論文の概要: Comparative Probing of Lexical Semantics Theories for Cognitive
Plausibility and Technological Usefulness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07997v1
- Date: Mon, 16 Nov 2020 14:46:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 00:15:45.930908
- Title: Comparative Probing of Lexical Semantics Theories for Cognitive
Plausibility and Technological Usefulness
- Title（参考訳）: 認知的可塑性と技術的有用性に関する語彙意味論の比較研究
- Authors: Ant\'onio Branco, Jo\~ao Rodrigues, Ma{\l}gorzata Salawa, Ruben
Branco, Chakaveh Saedi
- Abstract要約: 語彙意味論の理論は、単語の意味が推論グラフ、特徴写像、ベクトル空間として表されると主張する点で異なる。
我々は,その認知的妥当性と技術的有用性のレベルについて,様々な語彙意味論を体系的に研究した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.028961895672321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Lexical semantics theories differ in advocating that the meaning of words is
represented as an inference graph, a feature mapping or a vector space, thus
raising the question: is it the case that one of these approaches is superior
to the others in representing lexical semantics appropriately? Or in its non
antagonistic counterpart: could there be a unified account of lexical semantics
where these approaches seamlessly emerge as (partial) renderings of (different)
aspects of a core semantic knowledge base?
In this paper, we contribute to these research questions with a number of
experiments that systematically probe different lexical semantics theories for
their levels of cognitive plausibility and of technological usefulness.
The empirical findings obtained from these experiments advance our insight on
lexical semantics as the feature-based approach emerges as superior to the
other ones, and arguably also move us closer to finding answers to the research
questions above.
- Abstract（参考訳）: 語彙意味論の理論は、単語の意味が推論グラフ、特徴写像、ベクトル空間として表現されていることを主張する点で異なっており、そこで疑問を提起している。
あるいは、その非敵対的な部分:これらのアプローチが(部分的な)コアセマンティクスの知識ベースにおける(異なる)側面の(部分的な)レンダリングとしてシームレスに現れるという、語彙的セマンティクスの統一的な説明があるだろうか?
本稿では,これらの研究課題に対して,認知的妥当性と技術的有用性のレベルについて,様々な語彙意味論理論を体系的に研究する実験を行った。
これらの実験から得られた経験的発見は、特徴に基づくアプローチが他のものよりも優れているとして、語彙的意味論に関する洞察を前進させ、また、上記の研究課題に対する答えを見つけるために、私たちを最も近づきつつある。
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