Abstrakt. Detta dokument presenterar en enkel oövervakad inlärningsalgoritm för att känna igen synonymer, baserat på statistiska data som förvärvats genom att fråga en webbsökmotor. Algoritmen, som kallas PMI-IR, använder Pointwise Mutual Information (PMI) och Information Retrieval (IR) för att mäta likheten mellan ordpar. PMI-IR utvärderas empiriskt med hjälp av 80 synonymtestfrågor från Test of English as a Foreign Language (TOEFL) och 50 synonymtestfrågor från en samling tester för studenter av engelska som andraspråk (ESL). På båda testerna får algoritmen en poäng på 74%. PMI-IR kontrasteras med Latent Semantic Analysis (LSA), som uppnår en poäng på 64% på samma 80 TOEFL frågor. I dokumentet diskuteras potentiella tillämpningar av den nya oövervakade inlärningsalgoritmen och vissa konsekvenser av resultaten för LSA och LSI (Latent Semantic Indexing).
REF använde ömsesidig information för att upptäcka det bästa svaret på frågor om synonymer från Test of English as a Foreign Language (TOEFL) och English as a Second Language (ESL).
Mining the Web for Synonyms: PMI-IR versus LSA on TOEFL
{'venue': 'Proceedings of the Twelfth European Conference on Machine Learning, (2001), Freiburg, Germany, 491-502', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}