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A generalised quantifier theory of natural language in categorical compositional distributional semantics with bialgebras

机译:双曲线分类组成分布语义中的自然语言广义量化理论

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摘要

Categorical compositional distributional semantics is a model of naturallanguage; it combines the statistical vector space models of words with thecompositional models of grammar. We formalise in this model the generalisedquantifier theory of natural language, due to Barwise and Cooper. Theunderlying setting is a compact closed category with bialgebras. We start froma generative grammar formalisation and develop an abstract categoricalcompositional semantics for it, then instantiate the abstract setting to setsand relations and to finite dimensional vector spaces and linear maps. We provethe equivalence of the relational instantiation to the truth theoreticsemantics of generalised quantifiers. The vector space instantiation formalisesthe statistical usages of words and enables us to, for the first time, reasonabout quantified phrases and sentences compositionally in distributionalsemantics.
机译:分类的组成分布语义是Naturallanguage的模型;它结合了与语法的分解模型的单词统计矢量空间模型。我们在这型模型中正式化了自然语言的普雷迪德Quantifier理论,由于双方和库珀。淘汰的环境是一个紧凑的封闭类别,具有双曲线。我们从生成语法正式化开始并开发出一个抽象的类别致命语义,然后将抽象设置实例化到Setsand关系以及有限维矢量空间和线性地图。我们将关系实例化的等价性察到了广义量词的真相门术中的实际。传染媒介空间实例化单独的统计用法统计用法,使我们第一次,使我们在分布中的合成中的原因是分配的量化的短语和句子。

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