I detta dokument presenterar vi en ny metod för minimalt övervakad synonymextraktion. Metoden bygger på ordet inbäddningar och syftar till att presentera en metod för synonymextraktion som är extensibel för olika språk. Vi rapporterar experiment med ordvektorer tränade genom att använda både den kontinuerliga bag-of-words modellen (CBoW) och den skip-gram modellen (SG) undersöka effekterna av olika inställningar med avseende på den kontextuella fönsterstorlek, antal dimensioner och typ av ordvektorer. Vi analyserar de ordkategorier som är (kosina) liknande i vektorutrymmet, visar att cosinus likhet på egen hand är en dålig indikator för att avgöra om två ord är synonyma. I detta sammanhang föreslår vi en ny åtgärd, relativ cosinuslikhet, för att beräkna likhet i förhållande till andra cosinusliknande ord i corpus. Vi visar att beräkna likhet i förhållande till andra ord ökar precisionen i extraktionen. Vi experimenterar också med att kombinera likhetspoäng från olika utbildade vektorer och utforskar fördelarna med att använda en del av talken som ett sätt att införa viss ljusövervakning, vilket underlättar extraktionen. Vi utför både inneboende och extrinsic utvärdering på vårt slutliga system: inneboende utvärdering utförs manuellt av två mänskliga utvärderare och vi använder resultatet av vårt system i en maskinöversättning uppgift för extrinsic utvärdering, visar att de extraherade synonymer förbättra utvärderingen metrisk.
Mer nyligen, REF föreslog minimalt övervakad synonym extraktion metod baserad på neurala ord inbäddningar som sammanställs med kontinuerlig påse-of-words modell (CBoW) och hoppa-gram modell (SG).
A Minimally Supervised Approach for Synonym Extraction with Word Embeddings
{'venue': None, 'journal': 'The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}