Хомяков Александр Борисович - независимый исследователь, магистр физических наук.
Санкт-Петербург
Alexander B. Khomyakov - independent researcher, Master of Physical Sciences.
Saint-Petersburg
Чижик Петр - независимый исследователь, магистр информатики.
Petr Chizhik - independent researcher, Master of Computer Science.
В статье представлен новый способ получения аналогов слов, отличающийся простотой и отсутствием необходимости предварительного обучения на больших данных, как в существующих методах. В предложенном методе аналоги определяются по их синтаксическим предикатам с применением методов дистрибутивной семантики. В исследовании были получены и проанализированы аналоги прилагательных, существительных и глаголов. Это позволило прийти к результату, который не уступает результатам, полученным с помощью наиболее популярного нейросетевого подхода word2vec, при качественном сравнении аналогов. Демонстрируемый метод показывает, что получение аналогов возможно на методах дистрибутивной семантики с применением более интерпретируемого метода, что открывает возможность исследования семантической аналогии. Данный метод позволяет также определять аналоги по определенной тематике. На основе полученных экспериментальных результатов формулируется оригинальное определение аналогов и когнитивных схем. Также в статье анализируется и обосновывается возможность нового подхода для создания систем искусственного интеллекта на основе исследованного метода. По мнению авторов, это дает значительные преимущества для создания таких систем. В частности, предлагаемый метод позволяет создавать более широкие обобщения на порядки меньших данных, а также обучение во время использования, что недоступно для нейросетей.
The article presents a new method for obtaining analogues of words, characterized by simplicity and the absence of the need for preliminary training on large data as in existing methods. In the method under study, analogues are determined by their syntactic predicates using methods of distributive semantics. In the study, analogues of adjectives, nouns and verbs were obtained and analyzed. This made it possible to obtain a result that is not inferior to the results obtained using the most popular neural network approach as word2vec when qualitatively comparing analogues. The demonstrated method shows that obtaining analogues is possible using methods of distributive semantics using a more interpretable method, which opens up the possibility of studying semantic analogy. This method also allows you to identify analogues on a specific topic. Based on the experimental results obtained, an original definition of analogues and cognitive schemes is formulated. The article also analyzes and substantiates the possibility of a new approach for creating artificial intelligence systems based on the researched method. According to the authors, this provides significant advantages for the creation of such systems. In particular, the proposed method allows for broader generalizations over orders of magnitude smaller data, as well as learning during use, which is not possible for neural networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.