Beräkningen av betydelsen likhet som operationalized av vektorbaserade modeller har funnit utbredd användning i många uppgifter som sträcker sig från förvärv av synonymer och parafraser till ord sense disambiguation och textanknytning. Vektorbaserade modeller är vanligtvis inriktade på att representera ord isolerat och därmed bäst lämpade för att mäta likhet utifrån sammanhang. I sitt dokument föreslår vi en probabilistisk ram för att mäta likhet i sitt sammanhang. Centralt för vårt tillvägagångssätt är intuitionen att ordbetydelse representeras som en sannolikhetsfördelning över en uppsättning latenta sinnen och moduleras av sammanhang. Experimentella resultat på lexikal substitution och ordlikviditet visar att vår algoritm överträffar tidigare föreslagna modeller.
Slutligen föreslår Ref ett probabilistiskt ramverk som modellerar betydelsen av ord som en sannolikhetsfördelning över latenta dimensioner (senser).
Measuring Distributional Similarity in Context
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}