Semantisk likhet är ett centralt begrepp som sträcker sig över många områden såsom artificiell intelligens, behandling av naturligt språk, kognitiv vetenskap och psykologi. Exakt mätning av semantisk likhet mellan ord är avgörande för olika uppgifter såsom dokumentkluster, informationssökning och synonymextraktion. Vi föreslår en ny modell för semantisk likhet med hjälp av de semantiska relationer som finns mellan ord. Med två ord, för det första, representerar vi de semantiska relationer som finns mellan dessa ord med hjälp av automatiskt extraherade lexiska mönsterkluster. Därefter beräknas den semantiska likheten mellan de två orden med hjälp av ett Mahalanobis avståndsmått. Vi jämför den föreslagna likhetsåtgärden med tidigare föreslagna semantiska likhetsåtgärder på Miller-Charles referensdataset och WordSimilarity-353 insamling. Den föreslagna metoden överträffar alla befintliga webbaserade semantiska likhetsåtgärder och uppnår en Pearson korrelationskoefficient på 0,867 på Millet-Charles dataset.
I REF semantisk likhet mellan ord beräknas med hjälp av automatiskt extraherade lexiska mönster.
A Relational Model of Semantic Similarity between Words using Automatically Extracted Lexical Pattern Clusters from the Web
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}