Datorer förstår mycket lite av betydelsen av mänskligt språk. Detta begränsar djupt vår förmåga att ge instruktioner till datorer, datorernas förmåga att förklara sina handlingar för oss och datorernas förmåga att analysera och bearbeta text. VSM (Vector space models) av semantik börjar ta itu med dessa gränser. I detta dokument undersöks användningen av VSM:er för semantisk bearbetning av text. Vi organiserar litteraturen på VSM enligt strukturen på matrisen i en VSM. Det finns för närvarande tre breda klasser av VSM, baserade på term-dokument, ord-kontext, och par-mönster matriser, vilket ger tre klasser av tillämpningar. Vi undersöker ett brett spektrum av tillämpningar i dessa tre kategorier och vi tar en detaljerad titt på ett specifikt open source-projekt i varje kategori. Vårt mål i denna undersökning är att visa bredden av tillämpningar av VSMs för semantik, att ge ett nytt perspektiv på VSMs för dem som redan är bekanta med området, och att ge pekare i litteraturen för dem som är mindre bekanta med fältet.
Vektor rymdmodeller (VSMs) försöker modellera ord direkt REF.
From Frequency to Meaning: Vector Space Models of Semantics
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research, (2010), 37, 141-188', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}