基于词嵌入的跨语言及语内词语具体度与表象性预测
计算与语言
2022-09-15 v1
摘要
具体度与表象性的概念传统上在心理语言学中有重要地位，并在面向语义的自然语言处理任务中日益重要。本文中我们借助监督学习，以词嵌入作为解释变量，研究这两个概念的可预测性。我们通过利用对齐到单一向量空间的跨语言嵌入集合，在语内与跨语言两种情形下进行了预测。我们表明具体度与表象性在语内和跨语言中均高度可预测，跨语言预测时相关性至多损失 20%。我们进一步表明，通过词嵌入的跨语言迁移比通过双语词典的简单迁移更高效。
引用
@article{arxiv.1807.02903,
title = {Predicting Concreteness and Imageability of Words Within and Across Languages via Word Embeddings},
author = {Nikola Ljubešić and Darja Fišer and Anita Peti-Stantić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.02903},
year = {2022}
}