Detta dokument beskriver vår systeminlämning till CogALex-2016 Shared Task on Corpus-based Identification of Semantic Relations. Vårt system vann första plats för Task-1 och andra plats för Task-2. Utvärderingsresultaten för vårt system på testsetet är 88,1 % (79,0 % endast för TRUE) f-mått för Task-1 för att upptäcka semantisk likhet och 76,0 % (42,3 % vid undantag av RANDOM) för Task-2 för att identifiera finare semantiska relationer. I våra experiment, försöker vi ord analogi, linjär regression, och multi-task Convolutional Neural Networks (CNNs) med ord inbäddningar från allmänt tillgängliga ordvektorer. Vi fann att linjär regression presterar bättre i den binära klassificeringen (Task-1), medan CNNs har bättre prestanda i den flerklassiga semantiska klassificeringen (Task-2). Vi antar att ordet analogi är mer lämpat för deterministiska svar än att hantera tvetydigheten i en-till-många och många-till-många relationer. Vi visar också att klassificeringsprestanda kan dra nytta av att balansera fördelningen av etiketter i träningsdata.
Det närmaste tillvägagångssättet till vår föreslås av REF, som utvecklar en multi-task convolutional neurala nätverk för flerklassig semantisk relation klassificering stöds av relativeness klassificering.
CogALex-V Shared Task: GHHH - Detecting Semantic Relations via Word Embeddings
{'venue': 'CogALex@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}