Detta arbete handlar om att skilja mellan olika semantiska relationer som finns mellan fördelningsmässigt liknande ord. Vi jämför en ny metod baserad på utbildning av en linjär Support Vector Machine på par av funktion vektorer med state-of-the-art metoder baserade på fördelning likhet. Vi visar att den nya övervakade metoden gör bättre ifrån sig även när det finns minimal information om målorden i utbildningsuppgifterna, vilket ger en 15-procentig minskning av felfrekvensen jämfört med oövervakade metoder.
Sådana resultat är konkurrenskraftiga med det senaste Ref.
Learning to Distinguish Hypernyms and Co-Hyponyms
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}