May, 2024

分词前置名词熵低于分词后置名词

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TL;DR通过测量语义关系的强度，对比复合结构和短语结构中的离散度，我们发现复合结构在表达分词和前分词名词之间的语义关系时比短语结构更为约束，这与我们的预测相符。此外，我们探讨了这些预测如何与语法特性和处理因素相联系。
compoundsphrasal paraphrasessemantic relationshipentropygrammatical properties
发现论文，激发创造
  • 英语名词复数的语义属性：来自词向量的启示

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    Mar, 2022

  • 泛合成性、多词表达式和参数替换

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    May, 2018

  • 预测英语介词短语的争议程度

    提出两种 PP 类别预测任务 (二分和梯度预测)，并使用预先训练的词向量和其他基于语言学的特征来预测 PP 的类别，这有助于改进语句表示并提高 SRL 的性能。

    Sep, 2018

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    Jun, 2019

  • 英语名词复合词表示方法的系统比较

    比较了名词复合物的不同表示方法，发现复合函数往往比分布式函数更有效，并且不同的函数在不同情况下表现不同，建议采用联合训练以得到更好的表示。

    Jun, 2019

  • 早期斯拉夫语分词从句及其竞争的定量和类型学研究

    这篇论文是关于早期斯拉夫分词结构及其限定性竞争对手（$jegda$-'when'-clauses）的基于语料库的定量和类型学分析。第一部分借助对早期斯拉夫语料库进行详细的语言学注释，从词法句法、依赖关系、信息结构和词汇层面间接证据来获得分词子句和其主要限定性竞争对手的不同潜在功能并理解构成性和默认话语推理在语料库中分词结构和 $jegda$-clauses 分布的解释。第二部分利用大规模平行数据分析语言间表达英语 when 语义空间的类型学变异，其中包括早期斯拉夫分词结构和 $jegda$-clauses。通过生成概率性语义地图，并使用统计方法（包括克里金插值法、高斯混合建模、精确度和召回率分析），从平行语料库中归纳出跨语言中显著的维度，并研究该概念 WHEN 语义空间内的概念变异。

    May, 2024

  • 设计统计语言学习器：关于名词复合词的实验

    该论文通过提出一种新型设计实现语言分析，包括统计语言学习的理论贡献，将概率赋给语义形式而不是更表面的语言元素，以及通过实验证明在名词组分析方面，提出的句法模型明显优于先前提出的模型，语义模型第一次以统计方法解决该问题，显示出更高的准确性，为未来研究提出了广泛适用的数据需求理论。

    Sep, 1996

  • GPT-3 对新的英语名词复合词的解释的系统性

    研究 GPT-3 对英语名词复合词的解释是否遵循同样的概念原则，通过实验和构建提示，没有找到令人信服的证据来证明 GPT-3 的解释不仅限于单个词汇项目。

    Oct, 2022

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    论文介绍了一种利用多层次信息和分布式信息的新技术，以检测名词短语的组合度，同时采用有监督的方法，并且使用了 Poincaré 嵌入，可以获得显著的效果提升。

    Jun, 2019

  • 语料库统计遇上名词复合词：一些实证结果

    该研究实现并比较了名词复合分析的各种统计方法。结果表明，使用概念联想不仅能够实现广泛覆盖，还能提高准确性。基于依赖语法的分析模型比基于最深成分的分析模型更准确，尽管后者在文献中更为普遍。

    Apr, 1995