Verberna förekommer i olika syntaktiska miljöer, eller ramar. Vi undersöker om artificiella neurala nätverk kodar grammatiska distinktioner som krävs för att härleda de idiosynkratiska frame-selectional egenskaperna hos verb. Vi introducerar fem datauppsättningar, kollektivt kallade FAVA, innehållande sammanlagt nästan 10k meningar märkta för grammatisk acceptans, som illustrerar olika verbala argument struktur changenationer. Vi testar sedan om modeller kan skilja acceptabla engelska verb-ram kombinationer från oacceptabla sådana med hjälp av en mening inbäddning ensam. För konvergerande bevis bygger vi vidare LaVA, en motsvarande ordnivådatauppsättning, och undersöker om samma syntaktiska egenskaper kan extraheras från ordinslag. Våra modeller utför tillförlitliga klassificeringar för vissa verbala alternationer men inte andra, vilket tyder på att även om dessa representationer kodar finkornig lexisk information, är det ofullständigt eller kan vara svårt att extrahera. Skillnaderna mellan modellerna på ord- och meningsnivå visar dessutom att viss information som finns i inbäddade ord inte vidarebefordras till nedströmsmeningens inbäddningar.
Med fokus på inbäddningar undersöker REF hur bra menings- och ordrepresentationer kodar information som krävs för att härleda verbens idiosynkratiska frame-selectionala egenskaper.
Verb Argument Structure Alternations in Word and Sentence Embeddings
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}