Vi introducerar ett nytt förhållningssätt till semantik som kombinerar fördelarna med distributions- och formella logiska semantik. Distributionsmodeller har varit framgångsrika i att modellera betydelsen av innehållsord, men logiska semantik är nödvändigt för att på ett tillfredsställande sätt representera många funktionsord. Vi följer formella semantik i att kartlägga språk till logiska representationer, men skiljer sig åt genom att de relationella konstanter som används induceras av offline distributional klustering på nivån för predicateargument struktur. Vår klusteralgoritm är mycket skalbar, vilket gör att vi kan köra på corpora storleken på Gigaword. Olika sinnen av ett ord är disambiguated baserat på deras framkallade typer. Vi överträffar en mängd olika befintliga metoder på en bred coverage-frågor svar uppgift, och visa förmåga att göra komplexa multi-sentence slutsatser med kvantifiers i FraCaS svit.
REF använder en standardlogisk metod för semantik, förutom att de relationskonstanter som används härleds från fördelningskluster.
Combined Distributional and Logical Semantics
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}