I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att mäta semantisk likhet/avstånd mellan ord och begrepp. Den kombinerar en lexisk taxonomistruktur med corpus statistisk information så att det semantiska avståndet mellan noderna i det semantiska utrymme som konstruerats av taxonomin bättre kan kvantifieras med det beräkningsunderlag som härleds från en fördelningsanalys av corpusdata. I synnerhet är den föreslagna åtgärden ett kombinerat tillvägagångssätt som ärver det kantbaserade tillvägagångssättet i eggräkningssystemet, som sedan förstärks av den nodebaserade metoden för beräkning av informationsinnehåll. Den föreslagna metoden överträffar andra beräkningsmodeller när den testas på en gemensam datauppsättning av word pair-likvärdighetsbetyg. Det ger det högsta korrelationsvärdet (r = 0,828) med ett riktmärke baserat på bedömningar av mänsklig likhet, medan en övre gräns (r = 0,885) observeras när människor replikerar samma uppgift.
Tillsammans med båda intuitionerna presenterar REF ett mått som kombinerar statistik från korpus och en lexisk taxonomistruktur.
Semantic Similarity Based on Corpus Statistics and Lexical Taxonomy
{'venue': 'In the Proceedings of ROCLING X, Taiwan, 1997', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}