Программные системы: теория и приложения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Программные системы: теория и приложения:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Программные системы: теория и приложения, 2018, том 9, выпуск 4, страницы 443–460
DOI: https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-443-460 (Mi ps319) 		 
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
PDF полного текста (1800 kB) Список цитирования (3)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-443-460
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.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций АААА-А17-117040610371-7
Работа выполнена по НИР «Исследование и разработка методов автоматического извлечения событийно-темпоральной информации из текстов» в рамках гос. задания, номер гос. регистрации АААА-А17-117040610371-7.
Поступила в редакцию: 12.11.2018
05.12.2018
Подписана в печать : 30.12.2018
Тип публикации: Статья
УДК: 004.85
ББК: 32.813
MSC: 68T50, 68T05
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
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{TroSul18}
\by И.~В.~Трофимов, Е.~А.~Сулейманова
\paper Дистрибутивно-семантическая модель для выявления категориального сходства
\jour Программные системы: теория и приложения
\yr 2018
\vol 9
\issue 4
\pages 443--460
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ps319}
\crossref{https://doi.org/10.25209/2079-3316-2018-9-4-443-460}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ps319
  • https://www.mathnet.ru/rus/ps/v9/i4/p443
    • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Программные системы: теория и приложения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:362
    PDF полного текста:101
    Список литературы:20
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024