論文の概要: Multidirectional Associative Optimization of Function-Specific Word Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05264v1
• Date: Mon, 11 May 2020 17:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 20:21:54.178098
• Title: Multidirectional Associative Optimization of Function-Specific Word Representations
• Title（参考訳）: 関数特化語表現の多方向連想最適化
• Authors: Daniela Gerz, Ivan Vuli\'c, Marek Rei, Roi Reichart, Anna Korhonen
• Abstract要約: 本稿では,関係する単語群間の関連を学習するためのニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々のモデルは結合関数固有の単語ベクトル空間を誘導し、例えば可塑性SVO合成のベクトルが近接して配置される。 このモデルは、共同空間においても単語群のメンバーシップに関する情報を保持し、SVO構造を前提とした複数のタスクに効果的に適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.87082468226387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a neural framework for learning associations between interrelated groups of words such as the ones found in Subject-Verb-Object (SVO) structures. Our model induces a joint function-specific word vector space, where vectors of e.g. plausible SVO compositions lie close together. The model retains information about word group membership even in the joint space, and can thereby effectively be applied to a number of tasks reasoning over the SVO structure. We show the robustness and versatility of the proposed framework by reporting state-of-the-art results on the tasks of estimating selectional preference and event similarity. The results indicate that the combinations of representations learned with our task-independent model outperform task-specific architectures from prior work, while reducing the number of parameters by up to 95%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SVO構造に見られるような,関係する単語群間の関連を学習するためのニューラルネットワークフレームワークを提案する。 我々のモデルは結合関数固有の単語ベクトル空間を誘導し、例えば可塑性SVO合成のベクトルが近接する。 このモデルは,共同空間においても単語群メンバシップに関する情報を保持し,SVO構造上の複数のタスクに効果的に適用することができる。 選択選好とイベント類似度を推定するタスクについて,最先端の成果を報告することにより,提案フレームワークの堅牢性と汎用性を示す。 その結果,タスクに依存しないモデルで学習した表現の組み合わせは,タスク固有のアーキテクチャよりも優れており,パラメータの数を最大95%削減できることがわかった。

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