Detta dokument fokuserar på att bygga upp distribuerad representation av ord i orsaks- och effektrymder, en uppgiftsspecifik ordbäddningsteknik för kausalitet. Den kausala inbäddningsmodellen är tränad på en stor uppsättning av orsaksfraspar som extraheras från rå text corpus via en uppsättning av högprecisions kausala mönster. Tre strategier föreslås för att överföra positiva eller negativa etiketter från nivån av fraspar till nivån av ordpar, vilket leder till tre kausal inbäddning modeller (Pairwise-Matching, Max-Matching, och Attentive-Matching) motsvarande. Experimentella resultat har visat att Max-Matching och Attentive-Matching modeller betydligt överträffar flera toppmoderna konkurrenter med en stor marginal på både engelska och kinesiska corpora.
I REF föreslogs tre metoder (Pairwise Matching, Max Matching och Attentive Matching) för att bygga kausala inbäddningar från en corpus av orsak-effekt fraspar.
Distributed Representation of Words in Cause and Effect Spaces
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}