Vi presenterar en metod för att modellera dolda attribut i kompositionella semantik adjektiv-nomen fraser i en distributionsmodell. För att representera adjektivbetydelser omformulerar vi den mönsterbaserade metoden för attributinlärning av Almuhareb (2006) i en strukturerad vektorrymdmodell (VSM). Denna modell kompletteras med ett strukturerat vektorutrymme som representerar attributdimensioner av substantiv betydelser. Kombinationen av dessa representationer i linje med kompositionella semantiska principer avslöjar de underliggande semantiska relationerna i adjektiv-nomen fraser. Vi visar att vår komposition VSM överträffar enkla mönsterbaserade metoder genom att kringgå deras inneboende gleshetsproblem.
Medan dessa verk följer en rent latent representation av betydelse, innehåller REF attribut som symboliska "dolda" betydelser av adjektiv, substantiv och adjektiv-nomen fraser i en distributionell VSM.
A Structured Vector Space Model for Hidden Attribute Meaning in Adjective-Noun Phrases
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}