Vi presenterar en kompositional distributional semantisk modell som är ett genomförande av den tensor-baserade ramen för Coecke et al. (2011)............................................................................................. Det är en utökad hoppagrammodell (Mikolov et al., 2013) som vi tillämpar på adjektiv-nun kombinationer, lärande substantiv som vektorer och adjektiv som matriser. Vi föreslår också ett nytt mått på adjektiv likhet, och visar att adjektivmatris representationer leder till förbättrad prestanda i adjektiv och adjektiv-noun likhet uppgifter, liksom i upptäckt av semantiskt avvikande adjektiv-noun par.
REF behandlar adjektiv som matriser och substantiv som vektorer, så att sammansättningen av ett adjektiv och substantiv bara är matris-vektor multiplikation.
Learning Adjective Meanings with a Tensor-Based Skip-Gram Model
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}