NLP uppgifter skiljer sig åt i den semantiska information de behöver, och vid denna tidpunkt ingen enda semantisk representation uppfyller alla krav. Logikbaserade representationer kännetecknar meningsstruktur, men fångar inte den graderade aspekten av mening. Distributionsmodeller ger graderade likhetsbetyg för ord och fraser, men fångar inte meningsstruktur i samma detalj som logikbaserade metoder. Det har därför hävdats att dessa två kompletterar varandra. Vi använder en hybridmetod som kombinerar logiska och distributionella semantik med probabilistisk logik, särskilt Markov Logic Networks. I denna artikel fokuserar vi på de tre komponenterna i ett praktiskt system: 1 1) Logisk representation fokuserar på att representera indataproblemen i probabilistisk logik; 2) kunskapsbaskonstruktion skapar viktade inferensregler genom att integrera distributionsinformation med andra källor; och 3) probabilistisk inferens innebär att lösa de resulterande MLN inferenceproblemen effektivt. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt använder vi oss av uppgiften textförmedling, som kan utnyttja styrkan i både logiska och fördelningsmässiga representationer. I synnerhet fokuserar vi på SICK-data, där vi uppnår toppmoderna resultat. Vi släpper också en lexical conduration data uppsättning 10.213 regler som extraheras från SICK datauppsättningen, som är en värdefull resurs för att utvärdera lexical conduration systems.
REF använder distributionslikhet för att ta fram viktade slutledningsregler, som de införlivar i ett Markov Logic Network.
Representing Meaning with a Combination of Logical and Distributional Models
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}