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计算机科学 > 计算与语言

arXiv:2103.14411 (cs)
[提交于 2021年3月26日 ]

标题: 函子语言模型

标题: Functorial Language Models

Authors:Alexis Toumi, Alex Koziell-Pipe
摘要: 我们引入函子语言模型:一种基于从语法到语义的单对象函子来计算词序列概率分布的系统方法。 这提供了一种在原始文本数据上训练范畴组合分布(DisCoCat)模型的方法。 我们在 DisCoPy 中提供了概念验证实现,DisCoPy 是用于单对象范畴的 Python 工具箱。
摘要: We introduce functorial language models: a principled way to compute probability distributions over word sequences given a monoidal functor from grammar to meaning. This yields a method for training categorical compositional distributional (DisCoCat) models on raw text data. We provide a proof-of-concept implementation in DisCoPy, the Python toolbox for monoidal categories.
评论: 提交至 SemSpace 2021
主题: 计算与语言 (cs.CL) ; 范畴论 (math.CT)
引用方式: arXiv:2103.14411 [cs.CL]
  (或者 arXiv:2103.14411v1 [cs.CL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.14411
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Alexis Toumi [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2021 年 3 月 26 日 11:41:52 UTC (151 KB)
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