Distributionsmetoder har visat sig utmärkt på att fånga suddiga, graderade aspekter av betydelse (Italien är mer lik Spanien än Tyskland). Däremot är det svårt att extrahera värdena för mer specifika attribut för ordreferenser från fördelningsrepresentationer, attribut av det slag som vanligtvis finns i strukturerade kunskapsbaser (Italien har 60 miljoner invånare). I detta dokument följer vi hypotesen att fördelningsvektorer också implicit koda referensattribut. Vi visar att en standardövervakad regressionsmodell i själva verket är tillräcklig för att hämta sådana attribut till en rimlig grad av noggrannhet: När den utvärderas på förutsägelsen av både kategoriska och numeriska attribut i länder och städer, minskar modellen konsekvent baslinjefel med 30%, och är inte långt från den övre gränsen. Ytterligare analyser tyder på att vår modell kan "objectify" distributions representationer för enheter, förankra dem mer fast i den yttre världen på mätbara sätt.
Gupta, Boleda, Baroni och Padó REF följer hypotesen att fördelningsvektorer också implicit koda referensattribut som extraheras från FreeBase eller Wikidata.
Distributional vectors encode referential attributes
{'venue': 'Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}