Beräkningen av relationen mellan två textfragment på ett automatiserat sätt kräver att man tar hänsyn till ett brett spektrum av faktorer som hänför sig till betydelsen som de två fragmenten förmedlar, och de parvisa sambanden mellan deras ord. Ett mått på överensstämmelse mellan textsegmenten måste utan tvivel ta hänsyn till både det lexiska och det semantiska besläktade förhållandet mellan ord. En sådan åtgärd som fångar väl båda aspekterna av textrelativitet kan hjälpa i många uppgifter, såsom textsökning, klassificering och klusterbildning. I detta dokument presenterar vi en ny metod för att mäta det semantiska sambandet mellan ord baserade på deras implicita semantiska länkar. Metoden utnyttjar bara ett ord tesaurus för att skapa implicita semantiska kopplingar mellan ord. Utifrån detta tillvägagångssätt introducerar vi Omiotis, ett nytt mått på semantisk överensstämmelse mellan texter som kapitaliserar på det semantiska släktskapsmåttet ord för ord (SR) och utvidgar det till att mäta överensstämmelse mellan texter. Vi validerar gradvis vår metod: vi utvärderar först prestandan hos det semantiska relationsmåttet mellan enskilda ord, som omfattar ord-till-ords-likhet och relationsförmåga, synonymidentifiering och ord analogi; sedan går vi vidare med att utvärdera prestandan hos vår metod för att mäta semantisk relation mellan text och text i två uppgifter, nämligen mening-till-sentence-likhet och parafrasigenkänning. Experimentell utvärdering visar att den föreslagna metoden överträffar varje lexikonbaserad metod för semantisk överensstämmelse i de utvalda uppgifterna och de använda datamängderna, och konkurrerar väl mot corpusbaserade och hybrida metoder.
Ref. REF presenterar en metod för att mäta det semantiska sambandet mellan ord baserade på de implicita semantiska länkarna.
Text Relatedness Based on a Word Thesaurus
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 37, pages 1-39, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}