I detta dokument presenteras ett nytt metriskt ramverk för automatisk taxonomiinduktion. Ramen samlar stegvis termer baserade på ontologi metrisk, en poäng indikerar semantiskt avstånd; och omvandlar uppgiften till en multi-criteria optimering baserad på minimering av taxonomi strukturer och modellering av termen abstrakthet. Den kombinerar styrkan i både lexico-syntaktiska mönster och kluster genom att införliva heterogena egenskaper. Den flexibla utformningen av ramverket gör det möjligt att ytterligare studera vilka funktioner som är bäst för uppgiften under olika förhållanden. Experimenten visar inte bara att vårt system uppnår högre F1-mått än andra state-of-the-art system, utan också avslöjar samspelet mellan funktioner och olika typer av relationer, liksom samspelet mellan funktioner och begrepp abstraktion.
REF ) införa en taxonomiinduktionsram som kombinerar ytmönsters kraft och kluster genom att kombinera många heterogena egenskaper.
A Metric-based Framework for Automatic Taxonomy Induction
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}