Multimodala semantiska modeller försöker markfördelningssemantik genom integrering av visuell eller perceptuell information. Feature normer ger användbar insikt i mänskligt koncept förvärv, men kan inte användas för att mala storskaliga semantik eftersom de är dyra att producera. Vi presenterar en automatisk metod för att förutsäga funktionsnormer för nya koncept genom att lära oss en kartläggning från ett textbaserat distributionssemantiskt utrymme till ett rum byggt med funktionsnormer. Våra experimentella resultat visar att vi kan generalisera funktionsbaserade koncept representationer, vilket öppnar för möjligheten att utveckla storskaliga semantiska modeller baserade i en proxy för mänskliga perceptuella data.
REF presenterar en metod för att slipa in modeller i perceptuell information genom att kartlägga fördelningsutrymmen till semantiska utrymmen som består av funktionsnormer.
From distributional semantics to feature norms: grounding semantic models in human perceptual data
{'venue': 'IWCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}