Vi undersöker paradigmiska framställningar av ordkontext inom området oövervakad syntaktisk kategoriförvärv. Paradigmatiska representationer av ordkontext är baserade på potentiella substitut av ett ord i motsats till syntagmatiska representationer baserade på egenskaper grannord. Vi jämför en bigrambaserad baslinjemodell med flera paradigmamodeller och visar betydande framsteg i noggrannhet. Vår bästa modell baserad på Euclidean co-occurence inbäddning kombinerar paradigmatisk kontext representation med morfologiska och ortografiska funktioner och uppnår 80% många-till-en noggrannhet på en 45-tag 1M ord corpus.
REF betraktar vektorparadigmiska framställningar av ord tillsammans med morfologiska och ortografiska likheter som egenskaper och använder en modifierad k-means klusterbildning för att bestämma syntaktiska kategorier.
Learning Syntactic Categories Using Paradigmatic Representations of Word Context
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}