Bred täckning lexiska resurser som WordNet är extremt användbara. De innehåller dock ofta många sällsynta sinnen samtidigt som de saknar domänspecifika sinnen. Vi presenterar en klusteralgoritm kallad CBC (Clustering By Committee) som automatiskt upptäcker begrepp från text. Den upptäcker till en början en uppsättning tighta kluster som kallas kommittéer som är väl utspridda i likhetsrummet. Centroiden av medlemmarna i en kommitté används som funktionen vektor för klustret. Vi fortsätter genom att tilldela element till deras mest liknande kluster. Att utvärdera klusterkvaliteten har alltid varit en svår uppgift. Vi presenterar en ny utvärderingsmetod som bygger på redigeringsavståndet mellan utdatakluster och klasser som extraheras från WordNet (svarsnyckeln). Våra experiment visar att CBC överträffar flera välkända klusteralgoritmer i klusterkvalitet.
REF upptäcker begrepp som använder kluster av kommitté för att gruppera termer i begreppsmässigt relaterade kluster.
Concept Discovery From Text
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}