Den gemensamma uppgiften för den femte workshopen om kognitiva aspekter av Lexicon (CogALex-V) syftar till att ge ett gemensamt riktmärke för att testa nuvarande corpus-baserade metoder för identifiering av lexikala semantiska relationer (synonymy, anonymi, hypernymy, partiell meronymy) och att få en bättre förståelse för sina respektive styrkor och svagheter. Den delade uppgiften använder en utmanande datauppsättning extraherad från EVALUTION 1.0 (Santus et al., 2015b), som innehåller ordpar som håller ovan nämnda relationer samt semantiskt orelaterade kontrollobjekt (random). Uppgiften är uppdelad i två deluppgifter: (i) identifiering av relaterade ordpar vs. orelaterade; (ii) klassificering av ordpar enligt deras semantiska förhållande. I detta dokument beskrivs deluppgifter, datauppsättning, utvärderingsmått, de sju deltagande systemen och deras resultat. Det bästa systemet i subtask 1 är GHHH (F 1 = 0,790), medan det bästa systemet i subtask 2 är LexNet (F 1 = 0,445). Datauppsättningen och uppgiftsbeskrivningen finns på https://sites.google.com/site/cogalex2016/home/shared-task.
Grundläggande typer av relationer (synonymy, antonymy, hypernymy, meronymy) i uppgifterna har identifierats och delade uppgifter om deras automatiska klassificering har körts REF.
The CogALex-V Shared Task on the Corpus-Based Identification of Semantic Relations
{'venue': 'CogALex@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}