論文の概要: Evaluating Distributed Representations for Multi-Level Lexical Semantics: A Research Proposal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00751v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 10:37:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:20.725432
• Title: Evaluating Distributed Representations for Multi-Level Lexical Semantics: A Research Proposal
• Title（参考訳）: 多レベルレキシカルセマンティックスにおける分散表現の評価 : 研究提案
• Authors: Zhu Liu,
• Abstract要約: この論文は、計算モデルと語彙意味論を橋渡しし、互いに補完することを目的としている。 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。
• 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 expected to capture multi-level lexical meaning. In this thesis, our objective is to examine the efficacy of distributed representations from NNs in encoding lexical meaning. Initially, we identify and formalize three levels of lexical semantics: \textit{local}, \textit{global}, and \textit{mixed} levels. Then, for each level, we evaluate language models by collecting or constructing multilingual datasets, leveraging various language models, and employing linguistic analysis theories. This thesis builds a bridge between computational models and lexical semantics, aiming to complement each other.
• 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。 これらの表現は多段階の語彙的意味を捉えることが期待されている。 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、私たちは3つの語彙意味論のレベルを特定し、定式化する: \textit{local}, \textit{global}, \textit{mixed}。 そして,各レベルについて,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,言語解析理論の活用による言語モデルの評価を行う。 この論文は、計算モデルと語彙意味論を橋渡しし、互いに補完することを目的としている。

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