Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka ordkategorier, uppsättningar av ord som delar en viktig aspekt av deras betydelse. Vi använder metamönster av högfrekventa ord och innehållsord för att upptäcka mönsterkandidater. Symmetriska mönster identifieras sedan med hjälp av grafbaserade mått, och ordkategorier skapas baserat på grafklickuppsättningar. Vår metod är den första mönsterbaserade metoden som inte kräver någon corpus annotation eller manuellt tillhandahållna frömönster eller ord. Vi utvärderar vår algoritm på mycket stora corpora på två språk, med hjälp av både mänskliga bedömningar och WordNetbaserad utvärdering. Våra helt oövervakade resultat är överlägsna tidigare arbete som använde en POS taggade corpus, och beräkningstiden för stora corpora är storleksordningar snabbare än tidigare rapporterade.
Ref har föreslagit en metod för oövervakad upptäckt av ordkategorier baserade på symmetriska mönster.
Efficient Unsupervised Discovery Of Word Categories Using Symmetric Patterns And High Frequency Words
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}