Vi presenterar Supervised Directional Likhet Network (SDSN), en ny neural arkitektur för att lära uppgiftsspecifika transformationsfunktioner utöver allmänna ord inbäddningar. Genom att förlita sig på endast en begränsad mängd övervakning från uppgiftsspecifika poäng på en delmängd av vokabulären, kan vår arkitektur generalisera och omvandla ett allmänt fördelningsutrymme för vektorer för att modellera relationen mellan lexisk påverkan. Experiment visar utmärkt prestanda vid poängsättning av lexik, vilket höjer toppmodernheten på HyperLex datauppsättningen med cirka 25%.
REF introducerar en effektiv neural arkitektur för att lära sig ord-inbäddning baserade modeller för graderade lexical induration.
Scoring Lexical Entailment with a Supervised Directional Similarity Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}