Grovkorniga semantiska kategorier som supersenser har visat sig användbara för en rad nedströmsuppgifter såsom frågesvar eller maskinöversättning. Hittills har inga ansträngningar gjorts för att integrera supersenserna i fördelningsordets representationer. Vi presenterar en ny gemensam inbäddande modell av ord och supersenser, som ger insikter i förhållandet mellan ord och supersenser i samma vektorrymd. Med hjälp av dessa inbäddningar i en djup neural nätverksmodell, visar vi att supersense anrikning leder till en betydande förbättring i en rad nedströms klassificering uppgifter.
Genom en uppsättning experiment, REF visade att supersense berikning kan vara fördelaktigt för en rad binära klassificeringsuppgifter.
Supersense Embeddings: A Unified Model for Supersense Interpretation, Prediction, and Utilization
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}