Enords vektorrymdmodeller har varit mycket framgångsrika när det gäller att lära sig lexisk information. Men de kan inte fånga den kompositionella betydelsen av längre fraser, vilket hindrar dem från en djupare förståelse av språket. Vi introducerar en rekursiv neurala nätverk (RNN) modell som lär sig kompositionella vektor representationer för fraser och meningar av godtycklig syntaktisk typ och längd. Vår modell tilldelar en vektor och en matris till varje nod i ett parsträd: vektorn fångar komponentens inneboende betydelse, medan matrisen fångar hur den ändrar betydelsen av grannord eller fraser. Denna matris-vektor RNN kan lära sig innebörden av operatörer i propositionslogik och naturligt språk. Modellen får state of the art performance på tre olika experiment: förutsäga finkorniga känslofördelningar av adverb-adjektiv par; klassificera känslor etiketter av film recensioner och klassificera semantiska relationer såsom orsak-effekt eller ämne-meddelande mellan substantiv med hjälp av den syntaktiska vägen mellan dem.
Det kan lära sig sammansättning vektor representationer för uttryck och meningar med diskretionär längd REF.
Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector Spaces
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}