Detta dokument beskriver en oövervakad algoritm för att placera okända ord i en taxonomi och utvärderar dess noggrannhet på ett stort och varierat ordprov. Algoritmen fungerar genom att först använda en stor corpus för att hitta semantiska grannar av det okända ordet, som vi åstadkommer genom att kombinera latent semantisk analys med del-av-tal information. Vi placerar sedan det okända ordet i den del av taxonomi där dessa grannar är mest koncentrerade, med hjälp av en klassmärkning algoritm som utvecklats särskilt för denna uppgift. Denna metod används för att rekonstruera delar av den befintliga WordNet databasen, få resultat för vanliga substantiv, riktiga substantiv och verb. Vi utvärderar bidraget från del-av-tal taggning och visar att automatisk filtrering med hjälp av klass-märkning algoritm ger en fyrfaldig förbättring i noggrannhet.
REF placera okända ord i en region med de mest semantiska-liknande grannar.
Unsupervised Methods For Developing Taxonomies By Combining Syntactic And Statistical Information
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}