Att mäta semantisk likhet mellan ord är viktigt för olika tillämpningar i behandling av naturligt språk, såsom språkmodellering, informationssökning och dokumentklustring. Vi föreslår en metod som använder den information som finns tillgänglig på webben för att mäta semantisk likhet mellan ett par ord eller enheter. Vi integrerar sidräkningar för varje ord i de par- och lexicosyntaktiska mönster som förekommer bland de högst rankade snippets för AND-frågan med hjälp av stödvektormaskiner. Experimentella resultat av MillerCharles referensdata visar att den föreslagna åtgärden överträffar alla befintliga webbaserade semantiska likhetsåtgärder med bred marginal och uppnår en korrelationskoefficient på 0,834. Dessutom förbättrar den föreslagna semantiska likhetsåtgärden avsevärt noggrannheten (mått 0,78) i en namngiven enhetsklusteruppgift, vilket visar den föreslagna åtgärdens förmåga att fånga semantisk likhet med hjälp av webbinnehåll.
Ett av de mest relevanta arbetena är REF, som föreslog att integrera olika mönster för att mäta semantisk likhet mellan ord.
An Integrated Approach to Measuring Semantic Similarity between Words Using Information Available on the Web
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}