Det senaste arbetet har visat att enkel vektor subtraktion över ordet inbäddningar är förvånansvärt effektivt när det gäller att fånga olika lexiska relationer, trots att det saknas uttrycklig övervakning. Tidigare arbete har utvärderat detta spännande resultat med hjälp av ett ord analoga förutsägelser formulering och handvalda relationer, men generaliteten av fyndet över ett bredare spektrum av lexical relation typer och olika inlärningsinställningar har inte utvärderats. I detta dokument gör vi en sådan utvärdering i två inlärningsmiljöer: 1) spektralkluster för att framkalla ordrelationer, och 2) övervakad inlärning för att klassificera vektorskillnader i relationstyper. Vi finner att ord inbäddningar fångar en överraskande mängd information, och att, under lämplig övervakad utbildning, vektor subtraktion generaliserar väl till ett brett spektrum av relationer, inklusive över osynliga lexiska objekt.
Vylomova m.fl. REF utvärderade flera populära metoder för att beräkna semantiska relationer och fann att i ord inbäddningar, vektor subtraktion generaliserar väl till ett brett spektrum av relationer, inklusive över osynliga lexiska objekt.
Take and Took, Gaggle and Goose, Book and Read: Evaluating the Utility of Vector Differences for Lexical Relation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}