Investigating the Extent to which Distributional Semantic Models Capture a Broad Range of Semantic Relations
Notice bibliographique
Résumé
Distributional semantic models (DSMs) are a primary method for distilling semantic information from corpora. However, a key question remains: What types of semantic relations among words do DSMs detect? Prior work typically has addressed this question using limited human data that are restricted to semantic similarity and/or general semantic relatedness. We tested eight DSMs that are popular in current cognitive and psycholinguistic research (positive pointwise mutual information; global vectors; and three variations each of Skip-gram and continuous bag of words (CBOW) using word, context, and mean embeddings) on a theoretically motivated, rich set of semantic relations involving words from multiple syntactic classes and spanning the abstract-concrete continuum (19 sets of ratings). We found that, overall, the DSMs are best at capturing overall semantic similarity and also can capture verb-noun thematic role relations and noun-noun event-based relations that play important roles in sentence comprehension. Interestingly, Skip-gram and CBOW performed the best in terms of capturing similarity, whereas GloVe dominated the thematic role and event-based relations. We discuss the theoretical and practical implications of our results, make recommendations for users of these models, and demonstrate significant differences in model performance on event-based relations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».