派生词的联合语义合成与形态分析
计算与语言
2018-11-13 v3
摘要
就像句子由词组成一样，词本身也由更小的单元组成。例如，英文单词 questionably 可以被分析为 question+able+ly。然而，单词的这种结构分解并不能直接给出该单词意义的语义表示。由于形态学遵循组合性原则，单词的语义可以系统地从其组成部分的意义推导出来。在本工作中，我们提出了一种新颖的词形成概率模型，该模型既捕捉了将单词 w 分析为其组成片段的过程，也捕捉了从这些片段的意义合成单词 w 的意义的过程。我们的模型联合学习将单词分割成语素以及组合这些语素的分布式语义向量。我们在英文 CELEX 数据和德文 DerivBase (Zeller et al., 2013) 数据上对该模型进行了实验。我们表明，联合建模语义将分割准确率和语素 F1 值提高了 3% 到 5%。此外，我们研究了不同的向量组合模型，表明循环神经网络优于简单的加法模型。最后，我们研究了这些表示在多大程度上对应于语言学家的形态能产性概念。
引用
@article{arxiv.1701.00946,
title = {Joint Semantic Synthesis and Morphological Analysis of the Derived Word},
author = {Ryan Cotterell and Hinrich Schütze},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.00946},
year = {2018}
}
备注
TACL 2017 (presented at ACL 2017)