|
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)
Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Дистрибутивно-семантическая модель для выявления категориального сходства
И. В. Трофимов, Е. А. Сулейманова Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН
Аннотация:
В последнее время дистрибутивно-семантическое сообщество
задается вопросом о целесообразности использования древесно-синтаксического контекста для моделирования дистрибутивной семантики. Построение
синтаксических дистрибутивных моделей требует больших объемов аннотированных текстовых данных и сопряжено со значительными вычислительными
затратами. Между тем, современные методы построения линейно-оконных
моделей позволили им превзойти синтаксические модели на большинстве
типовых задач.
Представленное в статье сравнительное исследование синтаксических и
линейно-оконных моделей продемонстрировало, что при решении задач, связанных с различением категориального сходства и тематической ассоциации,
использование синтаксических моделей вполне оправданно.
Ключевые слова и фразы:
дистрибутивно-семантическая модель, модель дистрибутивной семантики, синтаксическая дистрибутивно-семантическая модель, категориальное сходство, синтаксическое отношение, word2vec, skipgram, RuSim1000.
Поступила в редакцию: 12.11.2018 05.12.2018 Подписана в печать : 30.12.2018
Образец цитирования:
И. В. Трофимов, Е. А. Сулейманова, “Дистрибутивно-семантическая модель для выявления категориального сходства”, Программные системы: теория и приложения, 9:4 (2018), 443–460
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ps319 https://www.mathnet.ru/rus/ps/v9/i4/p443
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 362 | PDF полного текста: | 101 | Список литературы: | 20 |
|