تقيم هذه الدراسة ما إذا كان يمكن استخدام خوارزميات الترشيح التعاونية التعاونية النموذجية (CF)، والتي تمت دراستها على نطاق واسع وتستخدم على نطاق واسع لبناء أنظمة التوصية، للتنبؤ بالأسماء المشتركة التي يمكن أن تتخذها المسند ككمل لها. نجد أنه عند تدريب البيانات المشتركة في الفعل الفعل المنسق من كوربوس الأمريكيين المعاصرين - الإنجليزية (COCA)، اثنين من خوارزميات CF شعبية تعتمد على النموذج، وتحلل القيمة المفرد وعوامل مصفوفة غير سلبية، تؤدي بشكل جيد في هذه المهمة ، يحقق كل منها AUROC من 0.89 على الأقل وتجاوز العديد من خطوط الأساس المختلفة. نوضح بعد ذلك أن ناقلات التضمين للأفعال والأسماء المستفادة من طرازات CF يمكن قياسها (عبر تطبيق K- يعني التجميع) مع الحد الأدنى من فقدان الأداء في مهمة التنبؤ مع استخدام عدد صغير فقط من الأفعال والأسماء (بالنسبة لعدد الأفعال والأسماء المتميزة). أخيرا، نقيم المحاذاة بين ناقلات التضمين الكمي للأفعال وفئات الفعل ليفين، وتجدر عن أن المحاذاة تجاوزت العديد من خطوط الأساس العشوائية. نستنتج عن طريق مناقشة كيفية تطبيق خوارزميات CF النموذجية القائمة على قيود التعلم على الاختيار المكونات بين مختلف الفئات المعجمية وكيف يمكن بعد ذلك استخدام هذه النماذج (المستفادة) لزيادة قواعد الدائرة الانتخابية (القاعدة).