Att modellera kompositionsbetydelse för meningar med empiriska fördelningsmetoder har varit en utmaning för beräkningslingvister. Vi tillämpar den abstrakta kategoriska modellen av Coecke et al. (2010) använda data från BNC och utvärdera detta. Genomförandet bygger på oövervakad inlärning av matriser för relationsord och tillämpning av dem på vektorerna i deras argument. Utvärderingen bygger på ordet disambiguation uppgift utvecklat av Mitchell och Lapata (2008) för intransitiva straff, och på ett liknande nytt experiment utformat för transitiva meningar. Vår modell matchar resultaten av sina konkurrenter i det första experimentet, och förbättrar dem i det andra. Den allmänna förbättringen i resultat med ökad syntaktisk komplexitet visar på vår modells kompositionskraft.
REF genomför detta baserat på oövervakad inlärning av matriser för relationsord och tillämpar dem på vektorerna i deras argument.
Experimental Support for a Categorical Compositional Distributional Model of Meaning
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}