De flesta distribuerade lexico-semantiska modeller har sina representationer baserade på externa språkresurser såsom textkorpora. I denna studie föreslår vi att interna språkmodeller, som är mer i linje med de mentala representationerna av ord, kan ge viktiga insikter i kognitiv vetenskap, inklusive lingvistik. Genom att göra det kan vi reflektera över teoretiska frågor om det mentala lexikonets struktur, och även få perspektiv på ett antal antaganden som ligger till grund för nyligen föreslagna spridningsbaserade textbaserade modeller. I synnerhet fokuserar vi på ordinslagsmodeller som har föreslagits för att lära sig aspekter av ordbetydelse på ett sätt som liknar människor. Dessa kontrasteras med interna språkmodeller som härleds från en ny omfattande datauppsättning ordföreningar. Med hjälp av relaterbarhet och likhetsbedömningar utvärderar vi dessa modeller och finner att de Word-association-baserade interna språkmodellerna konsekvent överträffar dagens toppmoderna textbaserade externa språkmodeller, ofta med stor marginal. Dessa resultat är inte bara en prestandaförbättring; de har också konsekvenser för vår förståelse av hur spridningskunskap används av människor.
Ett annat nytt verk REF står i kontrast till ordet likhet som härleds från både mänskliga ordassociationsnätverk och ords inbäddande modell, och upptäcker att resultaten av tidigare är mer nära de grundläggande sanningsbedömningar som görs av människan.
Predicting human similarity judgments with distributional models: The value of word associations
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}