Lexiska relationer beskriver hur betydelser av termer relaterar till varandra. Typiska relationer inkluderar hypernymy, synonym, meronymy, etc. Automatisk distinktion av lexiska relationer är avgörande för NLP-tillämpningar, och är också utmanande på grund av bristen på kontextuella signaler om att diskriminera mellan sådana förbindelser. I detta arbete presenterar vi en neural representation lärande modell för att skilja lexiska relationer mellan termen par baserat på Hyperspherical Relation Embeddings (Spherere). I stället för att lära inbäddningar för individuella termer lär sig modellen representationer av relation tredubblar genom att kartlägga dem till hypersfäriska inbäddning utrymme, där relation tredubblar olika lexiska relationer är väl åtskilda. Vi introducerar vidare en Monte-Carlo-baserad provtagnings- och inlärningsalgoritm för att träna modellen via transduktiv inlärning. Experiment över flera riktmärken bekräftar Spherere överträffar toppmoderna.
Spherere REF kodar koncept par i hypersfäriska inbäddning utrymme och uppnår state-of-the-art resultat.
SphereRE: Distinguishing Lexical Relations with Hyperspherical Relation Embeddings
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}