A case for deep learning in semantics: Response to Pater

组合性原则 连接主义 意义(存在) 语言学 语义学(计算机科学) 词汇语义学 认知科学 计算机科学 认知语言学 构式语法 人工智能 心理学 自然语言处理 认知 认识论 哲学 词汇项目 人工神经网络 程序设计语言 神经科学
作者
Christopher Potts
出处
期刊:Language [Linguistic Society of America]
卷期号:95 (1): e115-e124 被引量:17
标识
DOI:10.1353/lan.2019.0019
摘要

Pater’s (2019) target article builds a persuasive case for establishing stronger ties between theoretical linguistics and connectionism (deep learning). This commentary extends his arguments to semantics, focusing in particular on issues of learning, compositionality, and lexical meaning.
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