Vector Space Semantics for Lambek Calculus with Soft Subexponentials

要約

ソフト部分指数関数を使用したランベック計算のベクトル空間意味論を開発し、その計算を適用して寄生ギャップ名詞句と照応と省略を含む談話単位の構成ベクトル解釈を構築し、分布文類似性タスクでその構築を実験します。
関連するモダリティを備えた Lambek 微積分を使用した以前の研究とは対照的に、この論文で使用される微積分はモダリティの境界付きバージョンを使用しており、決定可能です。
この新しいモダリティのベクトル空間セマンティクスにより、収縮を投影として有意義に定義できるようになり、以前は非線形マップでしか達成できなかったものの背後に線形理論が提供されます。

要約(オリジナル)

We develop a vector space semantics for Lambek Calculus with Soft Subexponentials, apply the calculus to construct compositional vector interpretations for parasitic gap noun phrases and discourse units with anaphora and ellipsis, and experiment with the constructions in a distributional sentence similarity task. As opposed to previous work, which used Lambek Calculus with a Relevant Modality the calculus used in this paper uses a bounded version of the modality and is decidable. The vector space semantics of this new modality allows us to meaningfully define contraction as projection and provide a linear theory behind what we could previously only achieve via nonlinear maps.

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