Vi föreslår en ny algoritm för att framkalla semantiska taxonomier. Tidigare algoritmer för taxonomiinduktion har vanligtvis fokuserat på oberoende klassificeringar för att upptäcka nya enskilda relationer baserade på handkonstruerade eller automatiskt upptäckta textmönster. Däremot innehåller vår algoritm flexibelt bevis från flera klassificeringar över heterogena relationer för att optimera hela strukturen i taxonomi, med hjälp av kunskap om ett ords koordinattermer för att hjälpa till att bestämma dess hypernymer, och vice versa. Vi tillämpar vår algoritm på problemet med sense-disambiguated subn hyponym förvärv, där vi kombinerar förutsägelser av hypernym och samordna termen klassificerare med kunskap i en redan existerande semantisk taxonomi (WordNet 2.1). Vi lägger till 10 000 nya synset till WordNet 2.1 med 84% precision, en relativ felreduktion på 70% över en icke-gemensam algoritm med samma komponentklassning. Slutligen visar vi att en taxonomi byggd med hjälp av vår algoritm visar en 23% relativ F-poäng förbättring över WordNet 2.1 på en oberoende test av hypernym par.
I REF ) antogs en probabilistisk modell för att kombinera bevis från heterogena relationer för att gemensamt optimera relationerna.
Semantic Taxonomy Induction From Heterogenous Evidence
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}