Estimating syntagmatic association strength using distributional word re presentations

G. T. Bukia, E. V. Protopopova, P. V. Panicheva, O. A. Mitrofanova

Результат исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатья в журнале по материалам конференциирецензирование

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

In the paper we present distributed vector space models based on word embeddings and a specific association-oriented count-based distributional algorithm which have been applied to measuring association strength in Russian syntagmatic relations (namely, between nouns and adjectives). We discuss the compositional properties of the vectors representing nouns, adjectives and adjective-noun compositions and propose two methods of detecting the syntactic association possibility. The accuracy of the proposed measures is evaluated by means of a pseudo-disambiguation test procedure and all models show considerably high results. The errors are manually annotated, and the model errors are classified in terms of their linguistic nature and compositionality features.

Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)112-121
Число страниц10
ЖурналKomp'juternaja Lingvistika i Intellektual'nye Tehnologii
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2016
Событие2016 International Conference on Computational Linguistics and Intellectual Technologies, Dialogue 2016 - Moscow, Российская Федерация
Продолжительность: 1 июн 20164 июн 2016

Предметные области Scopus

  • Языки и лингвистика
  • Языки и лингвистика
  • Прикладные компьютерные науки

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Estimating syntagmatic association strength using distributional word re presentations». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать