Une approche markovienne de la sémantique distributionnelle avec application à la compositionnalité sémantique.

Résumé Dans cet article, nous décrivons une nouvelle approche de la sémantique distributionnelle. Cette approche s'appuie sur un modèle génératif de phrases avec des variables latentes, qui prend en compte la syntaxe en utilisant des arbres de dépendance syntaxique. Les mots sont alors représentés comme des distributions postérieures sur ces classes latentes, et le modèle permet d'obtenir naturellement des représentations de mots en contexte et hors contexte, qui sont comparables. Nous entraînons notre modèle sur un large corpus et démontrons les capacités de composition de notre approche sur différents jeux de données.