Distributionsmodeller som lär sig rika semantiska ordrepresentationer är en framgångssaga om den senaste NLP-forskningen. Men att utveckla modeller som lär sig användbara framställningar av fraser och meningar har visat sig mycket svårare. Vi föreslår att man använder de definitioner som finns i vardagliga ordböcker som ett medel för att överbrygga denna klyfta mellan lexisk och frasal semantik. Neurala språk inbäddning modeller kan effektivt tränas för att kartlägga ordlista definitioner (fraser) till (lexical) representationer av de ord som definieras i dessa definitioner. Vi presenterar två tillämpningar av dessa arkitekturer: omvända ordböcker som returnerar namnet på ett koncept givet en definition eller beskrivning och allmän kunskap korsord frågesvarare. På båda uppgifterna, neurala språk inbäddning modeller tränas på definitioner från en handfull fritt tillgängliga lexiska resurser presterar lika bra eller bättre än befintliga kommersiella system som förlitar sig på betydande uppgiftsspecifika ingenjörskonst. Resultaten belyser effektiviteten i både neurala inbäddning arkitekturer och definitionsbaserad utbildning för att utveckla modeller som förstår fraser och meningar.
REF lär sig att producera distribuerade inbäddningar för ord med hjälp av deras ordlista definitioner som ett sätt att överbrygga klyftan mellan lexik och fras semantik.
Learning to Understand Phrases by Embedding the Dictionary
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}