I detta dokument introducerar vi ett WordNet-baserat mått på semantisk överensstämmelse genom att kombinera WordNets struktur och innehåll med information om samtidig förekomst som härrör från rå text. Vi använder co-occurrence information tillsammans med WordNet definitioner för att bygga glans vektorer som motsvarar varje koncept i WordNet. Numeriska poäng av relativitet tilldelas ett par begrepp genom att mäta cosinus av vinkeln mellan deras respektive glansvektorer. Vi visar att denna åtgärd kan jämföras med andra åtgärder med avseende på mänskliga bedömningar av semantisk släktskap, och att den fungerar bra när den används i ordet disambiguationsalgoritm som bygger på semantisk släktskap. Denna åtgärd är flexibel genom att den kan göra jämförelser mellan två begrepp utan hänsyn till deras del av talet. Dessutom kan det anpassas till olika områden, eftersom alla enkla textkorpus kan användas för att härleda information om samtidig förekomst.
I REF ) införde författarna ett WordNet-baserat mått på semantisk överensstämmelse genom att kombinera både struktur och innehåll i WordNet och dessutom förstärkte det med samtidig information som härrör från rå text.
Using WordNet-Based Context Vectors To Estimate The Semantic Relatedness Of Concepts
{'venue': 'Workshop On Making Sense Of Sense: Bringing Psycholinguistics And Computational Linguistics Together', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}