Papperet presenterar en iterativ dubbelriktad kluster av adjektiv och substantiv baserat på en kooccurrence matris. Klustermetoden kombinerar en Vector Space Models (VSM) och resultaten av en Latent Dirichlet Allocation (LDA), vars resultat slås samman i varje iterativt steg. Syftet är att härleda en klunga av tyska adjektiv som reflekterar latenta semantiska klasser av adjektiv, och som kan användas för att inducera rambaserade representationer av substantiv i ett senare steg. Vi kan visa att metoden inducerar meningsfulla grupper av adjektiv, och att den överträffar en baslinje-k-means algoritm.
Senast använder REF en klustermetod baserad på adjektiv-nominella samtidiga förekomster för att framkalla kluster av tyska adjektiv som utgör ett attributs värdeutrymme.
Exploring the value space of attributes: Unsupervised bidirectional clustering of adjectives in German
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}