Abstract-Words och fraser förvärva mening från hur de används i samhället, från deras relativa semantik till andra ord och fraser. För datorer är motsvarigheten till "samhället" "databas", och motsvarigheten till "användning" är "sätt att söka i databasen". Vi presenterar en ny teori om likhet mellan ord och fraser baserat på informationsavstånd och Kolmogorov komplexitet. För att fixa tankar använder vi world-wide-web som databas, och Google som sökmotor. Metoden är även tillämplig på andra sökmotorer och databaser. Denna teori tillämpas sedan för att konstruera en metod för att automatiskt extrahera likhet, Google likhet avstånd, av ord och fraser från den globala webben med hjälp av Google sida räknas. World-wide-web är den största databasen på jorden, och den kontextinformation som in av miljontals oberoende användare genomsnitt ut för att ge automatisk semantik av användbar kvalitet. Vi ger tillämpningar inom hierarkisk klusterbildning, klassificering och språköversättning. Vi ger exempel för att skilja mellan färger och siffror, klusternamn på målningar av 17th century holländska mästare och namn på böcker av engelska författare, förmågan att förstå nödsituationer, och primes, och vi visar förmågan att göra en enkel automatisk engelsk-spanska översättning. Slutligen använder vi WordNet databasen som en objektiv baslinje för att bedöma resultatet av vår metod. Vi genomför en massiv randomiserad test i binär klassificering med hjälp av stöd vektor maskiner för att lära sig kategorier baserat på vårt Google avstånd, vilket resulterar i en genomsnittlig överenskommelse på 87% med experten skapade WordNet kategorier. Index Termsaccuracy jämförelse med WordNet kategorier, automatisk klassificering och klusterbildning, automatisk mening upptäckt med Google, automatisk relativ semantik, automatisk översättning, olikhet semantic avstånd, Google-sökning, Google distribution via sidträff räknas, Google-kod, Kolmogorov komplexitet, normaliserad kompression avstånd ( NCD ), normaliserad informationsavstånd ( NID ), normaliserad Google avstånd ( NGD ), betydelse av ord och fraser extraheras från webben, parameter-fri data-mining, universell likhet metrisk
Rudi L. Cilibrasi et al., REF föreslog ord och fraser förvärva mening från hur de används i samhället, från deras relativa semantik till andra ord och fraser.
The Google Similarity Distance
{'venue': 'R.L. Cilibrasi, P.M.B. Vitanyi, The Google Similarity Distance, IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, 19:3(2007), 370-383', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}