Vi presenterar en algoritm för lärande från omärkt text, baserad på Vector Space Model (VSM) av informationshämtning, som kan lösa verbala analoga frågor av det slag som finns i SAT college inträde examen. En verbal analogi har formen A:B:C:D, som betyder "A är till B som C är till D", till exempel, murare:stone::Snickare:trä. SAT analogifrågor ger ett ord par, A:B, och problemet är att välja de mest analoga ord par, C:D, från en uppsättning av fem val. VSM-algoritmen svarar korrekt på 47% av en samling av 374 analoga frågor på collegenivå (sannolikheten skulle ge 20% korrekt; den genomsnittliga collegebundna gymnasieeleven svarar ungefär 57% korrekt). Vi motiverar denna forskning genom att tillämpa den på ett svårt problem i naturligt språk bearbetning, bestämma semantiska relationer i noun-modifier par. Problemet är att klassificera ett substantiv-modifier par, såsom "laser skrivare", enligt den semantiska relationen mellan substantiv (skrivare) och modifier (laser). Vi använder en övervakad närmaste granne algoritm som tilldelar en klass till en given sub-modifier pair genom att hitta den mest analoga sub-modifier pair i träningsdata. Med 30 klasser av semantiska relationer, på en samling av 600 märkta sub-modifier par, lär algoritmen uppnå ett F-värde på 26,5 % (random gissning: 3,3%). Med 5 klasser av semantiska relationer är F-värdet 43,2 % (slumpmässighet: 20 %). Föreställningen är toppmodern för både verbala analogier och icke-modifierande relationer.
REF visar att cosinusmåttet i Vector Space-modellen för informationssökning kan användas för att lösa analoga frågor och klassificera semantiska relationer.
Corpus-based Learning of Analogies and Semantic Relations
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}