Vi presenterar en oövervakad inlärningsalgoritm som bryter stora textkorpora för mönster som uttrycker implicita semantiska relationer. För en given ingång ordpar Y X : med några ospecificerade semantiska relationer, är motsvarande output lista över mönster rankas enligt hur väl varje mönster i P uttrycker förhållandet mellan X och Y. Till exempel, givet struts = X och fågel = Y, de två högsta rankingutgångsmönster är "X är den största Y" och "Y såsom X". Utdatamönstren är avsedda att vara användbara för att hitta ytterligare par med samma relationer, för att stödja byggandet av lexikon, ontologier och semantiska nätverk. Mönstren sorteras efter pertinens, där betydelsen av ett mönster i P för ett ord par Y X : är den förväntade relationen likhet mellan det givna paret och typiska par för i P. Algoritmen är empiriskt utvärderad på två uppgifter, lösa flera val SAT ord analoga frågor och klassificera semantiska relationer i noun-modifier par. På båda uppgifterna uppnår algoritmen toppmoderna resultat, som presterar betydligt bättre än flera alternativa mönsterrankningsalgoritmer, baserade på tf-idf.
I arbetet för att visas, presenterar Turney REF en oövervakad algoritm för gruvdrift webben för mönster som uttrycker implicita semantiska relationer.
Expressing Implicit Semantic Relations Without Supervision
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}