Användningen av semantiska resurser är vanlig i moderna NLP-system, men metoder för att extrahera lexisk semantik har först nyligen börjat prestera tillräckligt bra för praktisk användning. Vi utvärderar befintliga och nya likhetsmått för tesaurusextraktion och experimenterar med avvägningen mellan extraktionens prestanda och effektivitet. Vi föreslår en approximationsalgoritm, baserad på kanoniska attribut och grov- och finkornig matchning, som minskar tids komplexiteten och exekveringstiden för tesaurus extraktion med endast en marginell prestationspåföljd.
Curran REF utvärderade befintliga och nya likhetsmått och föreslog sedan en metod, kallad approximationsalgoritm, för att förbättra tids komplexiteten och genomförandetiden för likhetsberäkning.
Improvements In Automatic Thesaurus Extraction
{'venue': 'Workshop On Unsupervised Lexical Acquisition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}