Vi föreslår en strategi för adjektiv-nomen sammansättning (AN) för corpus-baserade distributionssemantik som bygger på insikter från teoretisk lingvistik, representerar substantiv som vektorer och adjektiv som data-framkallade (linjära) funktioner (kodas som matriser) över nominella vektorer. Vår modell överträffar betydligt konkurrenterna på uppgiften att rekonstruera AN vektorer som inte ses i träning. En liten post-hoc-analys tyder vidare på att när den modellgenererade AN-vektorn inte liknar den corpus-observerade AN-vektorn, beror detta på anomalier i den senare. Vi visar dessutom att vårt tillvägagångssätt ger två nya sätt att representera adjektivbetydelser, alternativa till dess representation via corpus-baserade co-occurence vektorer, båda bättre än de senare i en adjektiv kluster uppgift.
Arbeta enligt REF modeller substantiv som vektorer i vissa semantiska utrymme och adjektiv som matriser.
Nouns are Vectors, Adjectives are Matrices: Representing Adjective-Noun Constructions in Semantic Space
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}