A Markovian approach to distributional semantics with application to semantic compositionality
Autor: | Grave, Edouard, Obozinski, Guillaume, Bach, Francis |
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Přispěvatelé: | Grave, Edouard, Lawrence Berkeley National Laboratory [Berkeley] (LBNL), Statistical Machine Learning and Parsimony (SIERRA), Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'informatique de l'école normale supérieure (LIENS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge (LIGM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), imagine [Marne-la-Vallée], Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB), International Committee on Computational Linguistics (ICCL), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-ESIEE Paris-Fédération de Recherche Bézout-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-ESIEE Paris-Fédération de Recherche Bézout-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-ESIEE Paris-Fédération de Recherche Bézout-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria Paris-Rocquencourt, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge (LIGM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Fédération de Recherche Bézout-ESIEE Paris-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2014 |
Předmět: |
Distributional semantics
ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL] Hidden markov model Word embedding [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG] [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL] Word representation |
Zdroj: | International Conference on Computational Linguistics (Coling) International Conference on Computational Linguistics (Coling), International Committee on Computational Linguistics (ICCL), Aug 2014, Dublin, Ireland. pp.1447-1456 |
Popis: | International audience; In this article, we describe a new approach to distributional semantics. This approach relies on a generative model of sentences with latent variables, which takes the syntax into account by using syntactic dependency trees. Words are then represented as posterior distributions over those latent classes, and the model allows to naturally obtain in-context and out-of-context word representations, which are comparable. We train our model on a large corpus and demonstrate the compositionality capabilities of our approach on different datasets. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |