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.
Jiang och Conraths likhetsmätning är ett kombinerat tillvägagångssätt som ärvde den kantbaserade metoden i kanträkningssystemet, som sedan förstärktes genom den nodebaserade metoden för beräkning av informationsinnehåll REF.
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']}