Morfologiskt rika språk accentuerar två egenskaper hos distributional vektorrymd modeller: 1) svårigheten att framkalla exakta representationer för lågfrekventa ord former; och 2) okänslighet för distinkta lexiska relationer som har liknande distributionella signaturer. Dessa effekter är skadliga för språk förståelse system, som kan dra slutsatsen att billig är en rephrasing för dyra eller kanske inte associera förvärva med förvärva. I detta arbete föreslår vi ett nytt morfpassningsförfarande som går förbi användningen av kurerade semantiska lexikon för att förbättra fördelningsvektorutrymmen. Istället injicerar vår metod morfologiska begränsningar som genereras med hjälp av enkla språkspecifika regler, dra inflectional former av samma ord nära tillsammans och driva derivationella antonymer långt isär. I egen utvärdering över fyra språk visar vi att vår strategi: 1) förbättrar lågfrekventa orduppskattningar; och 2) ökar den semantiska kvaliteten på hela ordvektorsamlingen. Slutligen visar vi att morf-fiterade vektorer ger stora vinster i den efterföljande uppgiften av dialogstatsspårning, vilket belyser vikten av morfologi för att ta itu med långtail fenomen i språkförståelse uppgifter.
REF morph-fit ord inbäddningar med hjälp av språkspecifika regler så att derivationella antonymer ("dyra" vs. "dyra") flytta långt bort i vektorutrymme.
Morph-fitting: Fine-Tuning Word Vector Spaces with Simple Language-Specific Rules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}