Vi anser att uppgiften att förutsäga lexikal påverkan med hjälp av fördelningsvektorer. Vi fokuserar experiment på en tidigare klassificerare som visade sig bara lära sig att upptäcka prototypiskhet av ett ordpar. Analysen visar att modellen ensinnigt lär sig att upptäcka Hearst Mönster, som är välkända för att förutsäga lexiska relationer. Vi presenterar en ny modell som utnyttjar denna Hearst Detector funktionalitet, matchning eller outperforming tidigare arbete på flera datamängder.
REF analyserar prestandan hos vektorkonkatering och skillnad på uppgiften att förutsäga lexikal påverkan och visar att vektorkonkatering överväldigande lär sig att upptäcka Hearst mönster (t.ex., inklusive, såsom).
Relations such as Hypernymy: Identifying and Exploiting Hearst Patterns in Distributional Vectors for Lexical Entailment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}