Vi utforskar det nära-synonym lexiska valet med hjälp av en ny representation av nära-synonymer och deras sammanhang i det latenta semantiska rummet. I motsats till traditionell latent semantisk analys (LSA) bygger vår modell på den lexikala nivån av samtidig förekomst, som empiriskt har visat sig vara effektiv när det gäller att tillhandahålla mer dimensionell information om de subtila skillnaderna mellan nära-synonymer. Genom att använda övervakad inlärning på latenta funktioner uppnår vårt system en noggrannhet på 74,5 % i en "fill-in-the-blank" uppgift. Förbättringen jämfört med den senaste tekniken är statistiskt signifikant. Vi formaliserar också begreppet subtilitet genom dess förhållande till den semantiska rymddimensionaliteten. Med hjälp av denna formalisering och våra inlärningsmodeller är flera av våra intuitioner om subtilitet, dimensionalitet och sammanhang kvantifierade och empiriskt testade.
REF närmar sig den relaterade uppgiften av nära-synonym lexical val med en ordrymd modell byggd på samtidig förekomster.
Near-synonym Lexical Choice in Latent Semantic Space
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}