Konceptuella utrymmen är geometriska representationer av begreppsmässig kunskap, där entiteter motsvarar punkter, naturliga egenskaper motsvarar konvexa regioner och rummets dimensioner motsvarar framträdande drag. Medan konceptuella utrymmen möjliggör eleganta modeller av olika kognitiva fenomen, bristen på automatiserade metoder för att konstruera sådana representationer har hittills begränsat deras tillämpning i artificiell intelligens. För att ta itu med denna fråga, föreslår vi en metod som lär sig en vektor-rymd inbäddning av enheter från Wikipedia och begränsar detta inbäddning sådan att enheter av samma semantiska typ är belägna i någon lägre-dimensionell subrymd. Vi demonstrerar experimentellt nyttan av dessa subrymder som (ungefärliga) konceptuella rymdrepresentationer genom att bland annat visa att viktiga egenskaper kan modelleras som riktningar och att naturliga egenskaper tenderar att motsvara konvexa regioner.
Jameel och Schockaert REF föreslår en metod som lär sig en vektor-rymd inbäddning av enheter från Wikipedia och begränsar detta inbäddande så att enheter av samma semantiska typ är belägna i någon lägre-dimensionell subrymd.
Entity Embeddings with Conceptual Subspaces as a Basis for Plausible Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}