Выявление композиционной структуры векторного представления: нейросетевой подход

Нейронные сети могут выполнять различные задачи: например, прогнозирование, принятие решений, распознавание образов и анализ данных. Однако, нейронные сети могут решать и другие типы задач, несмотря на то, что у них нет встроенных способов их решения. Например, одной из таких задач является выявление композиционной структуры векторного представления. Для решения таких задач был придуман специальный метод, который состоит в использовании нейросети под названием ROLE. Для анализа внутренних представлений ROLE вычисляет, неявно ли эти представления кодируют символьную структуру. В данной работе рассматривается эффективность данного метода в обнаружении композиционной структуры векторного представления. В качестве методов исследования выбрано сравнение результатов метода ROLE со стандартными нейронными сетями. Предполагается, что ROLE лучше справится с задачей определения композиционной структуры векторного представления, поскольку данный метод не опирается на ранее выдвинутую гипотезу об исходной структуре, а пытается ее рассчитать.