Kartläggningen av taxonomiska förhållanden syftar till att erkänna "is-a" förhållandet mellan två termer. Tidigare arbeten med att identifiera taxonomiska relationer grundar sig till största delen på statistiska och språkliga tillvägagångssätt, men riktigheten i dessa tillvägagångssätt är långt ifrån tillfredsställande. I detta dokument föreslår vi en ny metod för övervakad inlärning för att identifiera taxonomiska relationer med användning av termen inbäddningar. För detta ändamål, vi först utforma en dynamisk viktning neurala nätverk för att lära termen inbäddningar baserat på inte bara hypernym och hyponym termer, men också kontextuell information mellan dem. Vi tillämpar sedan sådana inbäddningar som egenskaper för att identifiera taxonomiska relationer med hjälp av en övervakad metod. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt överträffar andra state-of-the-art metoder med 9% till 13% när det gäller noggrannhet för både allmänna och specifika domändatauppsättningar.
REF föreslår en dynamisk viktning neurala nätverk baserat på Wikipedia data.
Learning Term Embeddings for Taxonomic Relation Identification Using Dynamic Weighting Neural Network
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}