Forskningen inom corpus-baserade semantik har fokuserat på utveckling av ad hoc-modeller som behandlar enstaka uppgifter, eller uppsättningar av närliggande uppgifter, som orelaterade utmaningar som ska hanteras genom att extrahera olika typer av distributionsinformation från corpus. Som ett alternativ till denna "en uppgift, en modell" metod, den Distributional Memory Framework extraherar distributionsinformation en gång för alla från corpus, i form av en uppsättning viktade ord-länk-ord tuples arrangerade i en tredje-order tensor. Olika matriser genereras sedan från tensor, och deras rader och kolumner utgör naturliga utrymmen för att hantera olika semantiska problem. På så sätt kan samma fördelningsinformation delas mellan uppgifter som modellering av ordlikviditetsbedömningar, upptäckt av synonymer, begreppskategorisering, förutsägelse av val av verb, lösning av analoga problem, klassificering av samband mellan ordpar, skörd av qualiastrukturer med mönster eller exempelpar, förutsägelse av begreppens typiska egenskaper och klassificering av verb i alterneringsklasser. Omfattande empiriska tester inom alla dessa områden visar att en Distributional Memory implementation utför konkurrenskraftigt mot uppgiftsspecifika algoritmer som nyligen rapporterats i litteraturen för samma uppgifter, och mot våra implementeringar av flera state-of-the-art metoder. Distributionsminnet visar sig således vara hållbart trots de begränsningar som följer av dess mångfunktionella karaktär.
Paradigmet med "en uppgift, en modell" för strukturerad DSM utvecklades i REF genom att tuples ordnades till en tredje klassens tensor.
Distributional Memory: A General Framework for Corpus-Based Semantics
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}