Många system för uppgifter som frågesvar, sammanfattning av flera dokument och informationshämtning behöver robusta numeriska mått på lexikal tillhörighet. Standard tesaurus-baserade mått på ordpar likhet baseras endast på en enda väg mellan dessa ord i tesaurus grafen. Däremot föreslår vi en ny modell av lexikal semantisk släktskap som innehåller information från varje explicit eller implicit sökväg som förbinder de två orden i hela grafen. Vår modell använder en slumpmässig promenad över noder och kanter som härrör från WordNet länkar och corpus statistik. Vi behandlar grafen som en Markov-kedja och beräknar en ordspecifik stationär distribution via en generaliserad PageRank-algoritm. Ett ordpars semantiska överensstämmelse görs genom en ny divergerande åtgärd, ZKL, som överträffar befintliga åtgärder för vissa distributionsklasser. I våra experiment är den resulterande relativitetsmåttet det WordNet-baserade måttet högst korrelerat med mänskliga likhetsbedömningar efter rankning på ρ =.90.
T Hughes et al., REF föreslog en metod som presenterar tillämpningen av slumpmässig walk Markov kedja teori för att mäta lexical semantic relatedness.
Lexical Semantic Relatedness with Random Graph Walks
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}