論文の概要: Fuzzy Generalised Quantifiers for Natural Language in Categorical Compositional Distributional Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11227v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 09:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 21:24:17.954065
• Title: Fuzzy Generalised Quantifiers for Natural Language in Categorical Compositional Distributional Semantics
• Title（参考訳）: カテゴリー構成分布意味論における自然言語用ファジィ一般化量子化器
• Authors: Matej Dostal, Mehrnoosh Sadrzadeh, Gijs Wijnholds
• Abstract要約: 我々は、ザデの線に沿った量化子のファジィバージョンを考える。 このカテゴリは構成分布モデルの具体的なインスタンス化であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2424255020469595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work on compositional distributional models shows that bialgebras over finite dimensional vector spaces can be applied to treat generalised quantifiers for natural language. That technique requires one to construct the vector space over powersets, and therefore is computationally costly. In this paper, we overcome this problem by considering fuzzy versions of quantifiers along the lines of Zadeh, within the category of many valued relations. We show that this category is a concrete instantiation of the compositional distributional model. We show that the semantics obtained in this model is equivalent to the semantics of the fuzzy quantifiers of Zadeh. As a result, we are now able to treat fuzzy quantification without requiring a powerset construction.
• Abstract（参考訳）: 構成分布モデルに関する最近の研究は、有限次元ベクトル空間上の双代数を自然言語の一般化量化器に応用できることを示している。 この手法では、パワーセット上のベクトル空間を構築する必要があり、従って計算コストがかかる。 本稿では,多くの値付き関係の圏内で,ザデフ線に沿った量化子のファジィバージョンを考えることにより,この問題を克服する。 このカテゴリは構成分布モデルの具体的なインスタンス化であることを示す。 このモデルで得られた意味論は、ザデのファジィ量化器の意味論と等価であることを示す。 その結果,電源構成を必要とせずにファジィ量子化を扱えるようになった。

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