Distributionssemantiska modeller ger vektorrepresentationer för ord genom att samla samtidiga frekvenser från textkorpora. Kompositionella fördelningsmodeller utvidga dessa representationer från ord till fraser och meningar. I kategorisk sammansättningsfördelningssemantik är dessa representationer uppbyggda på ett sådant sätt att meningar och meningar är funktioner i deras grammatiska struktur och ordens betydelse. Dessa modeller har tillämpats på resonemang om fras och meningsnivå likhet. I den här artikeln argumenterar vi för och bevisar att dessa modeller också kan användas för att resonera om fras och meningsnivå. Vi tillhandahåller preliminära experimentella resultat på en leksaksförnödenheter dataset. Den fördelningshypotes (firth 1957) ger en modell i vilken betydelser av ord representeras av vektorer. Dessa vektorer är uppbyggda från frekvenser av kooccurences av ord i sammanhang. Kompositionella fördelningsmodeller (Mitchell och Lapata 2010) utökar dessa vektorrepresentationer från ord till fraser/sentenser. De arbetar vid sidan av principen om kompositionalitet och använder sig av det faktum att innebörden av en sträng av ord är en funktion av ordens betydelse. Det vektoriska ordet och fras/sentens representationer har tillämpats på likhetsbaserade språkuppgifter såsom disambigation och semantisk likhet (Schütze 1998; Turney 2006). För att tillämpa fördelningsrepresentationer för att medföra uppgifter, distributional semanticister följa en distributional inkludering hypotes: om ord v innebär ord w, då sammanhang av ord v ingår i sammanhang av ord w. Detta innebär att varje gång ord v används, ord w kan användas behålla en giltig mening. Medan det har varit ett omfattande arbete på denna hypotes på ordnivå, t.ex. Se Dagan, Lee och Pereira 1999; Weeds, Weir och McCarthy 2004; Kotlerman m.fl. 2010), inte mycket har gjorts när det gäller fraser / händelser. Arbetet med att införa kvantifierade substantivfraser (Baroni et al. 2012 ) är ett undantag, men det tar inte hänsyn till sammansättning. Kompositionalitet är vad som behövs för ett modulärt förhållningssätt till den textmässiga utmaningen (Dagan, Glickman och Magnini 2006), där det ska beslutas om komplexa meningar i språket. * Författarens ordning är alfabetisk. Categorical kompositional distributional semantics (CCDS) är en kompositional distributional modell där vektoriella betydelser av fraser/sentenser är uppbyggda från vektorerna av orden däri och grammatiska strukturer av fraserna/sentences (Coecke, Sadrzadeh, och Clark 2010). Dessa modeller erbjuder en allmän matematisk inställning där innebörden av en fras/entens i språket i princip kan tilldelas en vektorisk representation. Fragment av dem har omedelbar till konkreta data och har tillämpats på ord och fras/sentens likhet-baserade uppgifter, överträffande modellerna där grammatik inte togs i beaktande (Grefenstette och Sadrzadeh 2011; Kartsaklis och Sadrzadeh 2013). I det här dokumentet visar vi hur CCDS kan användas för att resonera om inblandning på ett kompositionellt sätt. I synnerhet bevisar vi hur den allmänna kompositionsproceduren i denna modell sträcker sig från ord till ordsträngar vars grammatiska struktur erhålls från deras syntaktiska parser. Tidigare arbete på ordnivå innebär visar hur entropibaserade begrepp som KL-divergens kan användas för att formalisera fördelningshypotesen (Dagan, Lee och Pereira 1999; Herbelot och Ganesalingam 2013). I den aktuella tidningen visar vi att detta begrepp i CCDS ljudligen sträcker sig från ordvektorer till mening vektorer och ger en uppfattning om meningsförutsättning liknande den av Natural Logic (MacCartney och Manning 2007). I närvaro av samband mellan sammanhang lyfter begreppet KL-divergens naturligt från vektorer till densitetsmatriser via von Neumann entropi. Resultaten av detta dokument bygger på utvecklingen av (Balkýr 2014; Balkýr, Sadrzadeh, och Coecke 2015); vi generaliserar förutsättningarna för CCDS från vektorer till densitetsmatriser och hävdar att begreppet relativ entropi på densitetsmatriser ger upphov till en rikare uppfattning om ord- och meningsnivå. Densitetsmatriser har tidigare använts inom sammansättningsdistributionssemantik för att representera tolkningsinformation (Blacoe, Kashefi och Lapata 2013) och tvetydighet i betydelse (Piedeleu et al. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Vi avslutar med att tillhandahålla ett småskaligt experiment på data som erhållits från British National Corpus (BNC) och som tillämpas på en kort-sentence-uppgift för leksaker. Detta innebär att införa ett konkret sätt att bygga vektorer och densitet matriser för ord och komponera dem för att få meningar.
I REF föreslogs modeller för fördelning av sammansättningen för att utvidga representationerna från ord till meningar.
Sentence Entailment in Compositional Distributional Semantics
{'venue': 'Ann Math Artif Intell (2018) 82: 189. https://doi.org/10.1007/s10472-017-9570-x', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}