Detta dokument presenterar en ny metod för att utveckla en storskalig hyponymy relation databas genom att kombinera Wikipedia och andra webbdokument. Vi bifogar nya ord till hyponymy databasen extraheras från Wikipedia genom att använda fördelning likhet beräknas från dokument på webben. För ett givet målord hittar vår algoritm först k liknande ord från Wikipedias databas. Sedan, hypernymerna av dessa k liknande ord tilldelas poäng genom att beakta fördelning likheter och hierarkiska avstånd i Wikipedia-databasen. Slutligen, nya hyponymy relationer är resultat enligt poängen. I den här artikeln testade vi två fördelningsmässiga likheter. Den ena baseras på råa verbnounberoenden (som vi kallar "RVD"), och den andra bygger på en storskalig klusterering av verb-noun beroenden (kallas "CVD"). Vår metod uppnådde en fastsättningsnoggrannhet på 91,0 % för de 10 000 relationerna i topp, och en fastsättningsnoggrannhet på 74,5 % för de 100.000 relationerna i topp vid användning av CVD. Detta var ett mycket bättre resultat jämfört med andra referensmetoder. Förutom den region som hade mycket höga poäng, CVD befanns vara effektivare än RVD. Vi bekräftade också att de flesta relationer som utvinns genom vår metod inte kan utvinnas enbart genom att tillämpa de välkända lexicosyntaktiska mönstren på webbdokument.
REF kopplade en målterm till sin hypernym i en given taxonomi genom att använda fördelningslikvärdighet mellan målterm och termer i taxonomin.
Hypernym Discovery Based on Distributional Similarity and Hierarchical Structures
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}