Människor är mycket bra på att bedöma styrkan i relationer mellan två termer, en uppgift som, om den kan automatiseras, skulle vara användbar i en rad tillämpningar. System som försöker lösa detta problem automatiskt har traditionellt antingen använt relativ positionering i lexiska resurser som WordNet, eller distributionsrelationer i stora corpora. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt, varigenom relationer härrör från naturlig språktext genom att använda befintliga nlp-verktyg, sedan integreras i ett storskaligt semantiskt nätverk. Spridning aktivering används sedan på detta nätverk för att bedöma styrkan i alla relationer som ansluter villkoren. I jämförelse med mänskliga mätningar, kunde detta tillvägagångssätt få resultat i par med de bästa syfte byggda system, med endast en relativt liten corpus extraheras från webben. Detta är särskilt imponerande, eftersom systemet för skapande av nätverk är ett allmänt verktyg för insamling och integration av information och inte är särskilt utformat för uppgifter av denna typ.
Brian Harrington REF föreslog ett nytt tillvägagångssätt för att fastställa semantisk relevans, där ett semantiskt nätverk automatiskt skapas från en relativt liten corpus med hjälp av befintliga NLP-verktyg.
A Semantic Network Approach to Measuring Relatedness
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}