Abstrakt. Detta dokument presenterar en enkel oövervakad inlärningsalgoritm för att känna igen synonymer, baserat på statistiska data som förvärvats genom att fråga en webbsökmotor. Algoritmen, som kallas PMI-IR, använder Pointwise Mutual Information (PMI) och Information Retrieval (IR) för att mäta likheten mellan ordpar. PMI-IR utvärderas empiriskt med hjälp av 80 synonymtestfrågor från Test of English as a Foreign Language (TOEFL) och 50 synonymtestfrågor från en samling tester för studenter av engelska som andraspråk (ESL). På båda testerna får algoritmen en poäng på 74%. PMI-IR kontrasteras med Latent Semantic Analysis (LSA), som uppnår en poäng på 64% på samma 80 TOEFL frågor. I dokumentet diskuteras potentiella tillämpningar av den nya oövervakade inlärningsalgoritmen och vissa konsekvenser av resultaten för LSA och LSI (Latent Semantic Indexing).
REF presenterar en oövervakad inlärningsalgoritm, kallad PMI-IR, för att mäta likheten mellan ordpar.
Mining the Web for Synonyms: PMI-IR versus LSA on TOEFL
{'venue': 'Proceedings of the Twelfth European Conference on Machine Learning, (2001), Freiburg, Germany, 491-502', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}