Abstract-Pointwise ömsesidig information (PMI) är en allmänt använd ordlikhet åtgärd, men det saknar en tydlig förklaring av hur det fungerar. Vi undersöker hur PMI skiljer sig från fördelningslikviditet, och vi introducerar en ny metrisk PMI max, som förstärker PMI med information om ett ords antal sinnen. Koefficienterna för PMI max bestäms empiriskt genom att maximera en nyttofunktion baserad på den automatiska tesaurusgenereringens prestanda. Vi visar att det överträffar traditionella PMI i tillämpningen av automatisk tesaurus generation och i två ord likhet benchmarking uppgifter: mänskliga likheter betyg och TOEFL synonym frågor. PMI max uppnår en korrelationskoefficient som är jämförbar med de bästa kunskapsbaserade tillvägagångssätten på Miller-Charles datauppsättning för likhetsbedömning.
REF utvecklade en ny metrisk punktvis ömsesidig information (PMI), PMI max som förstärker traditionell PMI för att förbättra semantisk likhet mellan två begrepp genom att uppskatta information om ordets antal sinnen.
Improving Word Similarity by Augmenting PMI with Estimates of Word Polysemy
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}