Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-44026
Titel: Compositionality in Computational Linguistics
VerfasserIn: Donatelli, Lucia
Koller, Alexander
Sprache: Englisch
Titel: Annual review of linguistics
Bandnummer: 9
Heft: 1
Verlag/Plattform: Annual Reviews
Erscheinungsjahr: 2023
Freie Schlagwörter: compositionality
computational linguistics
neural networks
neurosymbolic models
semantic parsing
DDC-Sachgruppe: 400 Sprache, Linguistik
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Neural models greatly outperform grammar-based models across many tasks in modern computational linguistics. This raises the question of whether linguistic principles, such as the Principle of Compositionality, still have value as modeling tools. We review the recent literature and find that while an overly strict interpretation of compositionality makes it hard to achieve broad coverage in semantic parsing tasks, compositionality is still necessary for a model to learn the correct linguistic generalizations from limited data. Reconciling both of these qualities requires the careful exploration of a novel design space; we also review some recent results that may help in this exploration.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1146/annurev-linguistics-030521-044439
URL der Erstveröffentlichung: https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-linguistics-030521-044439
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-440269
hdl:20.500.11880/39395
http://dx.doi.org/10.22028/D291-44026
ISSN: 2333-9691
2333-9683
Datum des Eintrags: 16-Jan-2025
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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