分布表示是否已准备好面向现实世界？评估词向量对接地感知意义的表现
计算与语言
2017-06-01 v1
摘要
分布词表示方法利用词共现关系构建紧凑的词向量编码。尽管这些表示在现代自然语言处理中应用广泛，但尚不清楚它们是否能准确编码概念意义的所有必要方面。本文利用两个源自人类参与者的语义规范数据集，评估了这些表示在预测具体概念的感知和概念特征方面的表现。我们发现，几种标准的词表示未能编码概念的许多显著感知特征，并表明这些缺陷与词 - 词相似性预测误差相关。我们的分析为接地和具身语言学习方法提供了动机，这些方法可能有助于弥补这些缺陷。
引用
@article{arxiv.1705.11168,
title = {Are distributional representations ready for the real world? Evaluating word vectors for grounded perceptual meaning},
author = {Li Lucy and Jon Gauthier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.11168},
year = {2017}
}
备注
Accepted at RoboNLP 2017