I det här dokumentet tar vi upp problemet med att modellera sammansättningsmening för fraser och meningar med hjälp av fördelningsmetoder. Vi experimenterar med flera möjliga kombinationer av representation och komposition och uppvisar olika grader av sofistikering. Vissa är ytliga medan andra arbetar över syntaktisk struktur, förlitar sig på parameter lärande, eller kräver tillgång till mycket stora corpora. Vi finner att ytliga metoder är lika bra som mer beräkningsintensiva alternativ när det gäller två särskilda tester: (1) fras likhet och (2) parafras detektion. Storleken på den berörda tränings corpora och de genererade vektorerna är inte lika viktiga som passformen mellan betydelsen representation och kompositionsmetod.
REF använder fördelningsmetoder för att hitta sammansättningsbetydelse för fraser och meningar.
A Comparison of Vector-based Representations for Semantic Composition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}