Semántica distribucional

La semántica distribucional favorece el uso del álgebra lineal como herramienta computacional y como marco de representación.[7]​ Se pueden extraer diferentes tipos de similitud, dependiendo del tipo de información distribucional que se use para formar los vectores: similitud tópica si la información consiste en la región del texto en que aparecen los elementos lingüísticos; paradigmática si los vectores contienen información sobre otros elementos lingüísticos que coaparecen con el elemento en cuestión.Hay una amplia variedad de modelos computacionales para implementar semántica computacional, como el análisis semántico latente (ASL, o LSA por sus siglas en inglés, latent semantic analysis),[8]​ el hiperespacio análogo al lenguaje (HAL), los modelos basados en sintaxis o en dependencias,[9]​ el indexado aleatorio, el plegado semántico[10]​ y numerosas variantes del topic modeling o categorización.Los modelos de semántica distribucional difieren entre sí principalmente por los siguientes parámetros: A los modelos de semántica distribucional que usan elementos lingüísticos como contexto también se les ha llamado word space models.Los modelos de semántica distribucional se han usado con éxito para completar las siguientes tareas: