Uppgiften att upptäcka och generera hyponymer är kärnan i semantisk förståelse av språket, och har många praktiska tillämpningar. Vi undersöker hur neurala nätverk inbäddningar utför på denna uppgift, jämfört med beroende-baserade vektorrymd modeller, och utvärdera en rad likhetsåtgärder på hyponymgenerering. En ny asymmetrisk likhetsåtgärd och en kombinationsmetod beskrivs, som båda avsevärt förbättrar precisionen. Vi släpper tre nya datauppsättningar av lexikala vektor representationer utbildade på BNC och vår utvärderingsdatauppsättning för hyponymgenerering.
REF använde vektor offset teknik för att slutföra uppgiften att generera hyponymer.
Looking for Hyponyms in Vector Space
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}