論文の概要: Domain Embeddings for Generating Complex Descriptions of Concepts in
Italian Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16632v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 15:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 20:17:53.654732
- Title: Domain Embeddings for Generating Complex Descriptions of Concepts in
Italian Language
- Title（参考訳）: イタリア語における概念記述の複合化のためのドメイン埋め込み
- Authors: Alessandro Maisto
- Abstract要約: 電子辞書から抽出した言語情報と語彙情報に富んだ分布意味資源を提案する。
リソースは21のドメイン固有の行列と1つの包括的なマトリックスとグラフィカルユーザインタフェースから構成される。
本モデルは,具体的概念知識に直接関連した行列を選択することにより,概念の意味的記述の推論を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.268245109828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this work, we propose a Distributional Semantic resource enriched with
linguistic and lexical information extracted from electronic dictionaries,
designed to address the challenge of bridging the gap between the continuous
semantic values represented by distributional vectors and the discrete
descriptions offered by general semantics theory. Recently, many researchers
have concentrated on the nexus between embeddings and a comprehensive theory of
semantics and meaning. This often involves decoding the representation of word
meanings in Distributional Models into a set of discrete, manually constructed
properties such as semantic primitives or features, using neural decoding
techniques. Our approach introduces an alternative strategy grounded in
linguistic data. We have developed a collection of domain-specific
co-occurrence matrices, derived from two sources: a classification of Italian
nouns categorized into 4 semantic traits and 20 concrete noun sub-categories,
and a list of Italian verbs classified according to their semantic classes. In
these matrices, the co-occurrence values for each word are calculated
exclusively with a defined set of words pertinent to a particular lexical
domain. The resource comprises 21 domain-specific matrices, one comprehensive
matrix, and a Graphical User Interface. Our model facilitates the generation of
reasoned semantic descriptions of concepts by selecting matrices directly
associated with concrete conceptual knowledge, such as a matrix based on
location nouns and the concept of animal habitats. We assessed the utility of
the resource through two experiments, achieving promising outcomes in both: the
automatic classification of animal nouns and the extraction of animal features.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,電子辞書から抽出した言語情報と語彙情報に富んだ分散意味資源を提案し,分布ベクトルで表される連続意味値と一般的な意味論理論で表される離散記述とのギャップを埋めることの課題に対処する。
近年、多くの研究者が埋め込みと意味論と意味論の包括的理論の間のネクサスに集中している。
これはしばしば、分散モデルにおける単語の意味の表現を、神経的復号法を用いて、意味的プリミティブや特徴のような、独立した手作業で構築された特性の集合に復号する。
本手法は,言語データに基づく代替戦略を導入する。
我々は,4つの意味的特徴と20の具体的な名詞サブカテゴリに分類されたイタリア語名詞の分類と,それらの意味的クラスに基づいて分類されたイタリア語動詞のリストという,ドメイン固有の共起行列のコレクションを開発した。
これらの行列において、各単語の共起値は、特定の語彙領域に関連する単語の集合でのみ計算される。
リソースは21のドメイン固有の行列と1つの包括的なマトリックスとグラフィカルユーザインタフェースから構成される。
本モデルは,位置名詞に基づくマトリクスや動物生息地の概念など,具体的な概念知識に直接関連するマトリクスを選択することにより,概念の推論された意味記述の生成を促進する。
本研究は,動物名詞の自動分類と動物特徴の抽出という2つの実験を通して資源の有用性を評価し,有望な結果を得た。
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