論文の概要: How well do distributed representations convey contextual lexical semantics: a Thesis Proposal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00751v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 14:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:36:42.524900
• Title: How well do distributed representations convey contextual lexical semantics: a Thesis Proposal
• Title（参考訳）: 分散表現は文脈的語彙意味論をいかにうまく伝達するか--論文提案
• Authors: Zhu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,現代ニューラルネットワークによる語彙意味の符号化における分散表現の有効性について検討する。 文脈に影響された意味の関連性と類似性に基づいて,曖昧さの4つの源を同定する。 次に、多言語データセットの収集や構築、様々な言語モデルの利用、言語解析ツールの利用により、これらの情報源を評価することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3585951129432323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Modern neural networks (NNs), trained on extensive raw sentence data, construct distributed representations by compressing individual words into dense, continuous, high-dimensional vectors. These representations are specifically designed to capture the varied meanings, including ambiguity, of word occurrences within context. In this thesis, our objective is to examine the efficacy of distributed representations from NNs in encoding lexical meaning. Initially, we identify four sources of ambiguity - homonymy, polysemy, semantic roles, and multifunctionality - based on the relatedness and similarity of meanings influenced by context. Subsequently, we aim to evaluate these sources by collecting or constructing multilingual datasets, leveraging various language models, and employing linguistic analysis tools.
• Abstract（参考訳）: 広範な原文データに基づいて訓練された現代のニューラルネットワーク(NN)は、個々の単語を密度が高く連続的な高次元ベクトルに圧縮することで分散表現を構築する。 これらの表現は、文脈内の単語の発生のあいまいさを含む様々な意味を捉えるように設計されている。 本論では,語彙意味の符号化におけるNNからの分散表現の有効性を検討することを目的とする。 当初、文脈に影響された意味の関連性と類似性に基づいて、同義語、多義語、意味的役割、多機能性の4つの曖昧性の源を同定した。 その後、多言語データセットの収集や構築、様々な言語モデルの利用、言語解析ツールの利用により、これらの情報源を評価することを目的とする。

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