Boken 'Distributional Semantics' utforsker utviklingen av teorier og metoder for å representere betydningen av naturlige språkutsagn, hvor vektorer brukes til å kodifisere deres statistiske fordeling i språklige kontekster. Dette arbeidet er både en teoretisk modell for å uttrykke mening, en praktisk metodologi for å konstruere semantiske representasjoner, en databehandlingsramme for å tilegne seg betydning fra språkdata, og en kognitiv hypotese om hvordan bruken av språk former mening. Målet med denne boken er å bygge en felles forståelse av de teoretiske og metodologiske fundamentene i distribusjonal semantikk. Den begynner med historiske opprinnelser og viser hvordan det distribusjonelle tilnærmingen implementeres i distribusjonale semantiske modeller. Boken beskriver og vurderer de viktigste typene datamodeller, inkludert moderne modeller basert på dyp læring, og demonstrerer hvordan ulike semantiske utfordringer adresseres av disse modellene. Den tar også for seg åpne problemer og utfordringer innen feltet. Dette verket er en verdifull ressurs for studenter og forskere innen naturlig språkbehandling og relaterte områder.
