Det finns åtminstone två typer av likheter. Relationell likhet är överensstämmelse mellan relationer, i motsats till tillskrivande likhet, vilket är överensstämmelse mellan attribut. När två ord har en hög grad av tillskrivande likhet, kallar vi dem synonymer. När två par ord har en hög grad av relationslikhet, säger vi att deras relationer är analoga. Till exempel, ordet par murare:sten är jämförbar med par snickare: trä. Denna artikel introducerar Latent Relational Analysis (LRA), en metod för att mäta relationell likhet. LRA har potentiella tillämpningar inom många områden, bland annat informationsextrahering, disambigering av ordförnimmelser och informationshämtning. Vector Space Model (VSM) för informationssökning har nyligen anpassats för att mäta relationell likhet, uppnå en poäng på 47% på en samling av 374 college-nivå flera val ord analoga frågor. I VSM metoden, förhållandet mellan ett par ord kännetecknas av en vektor av frekvenser av fördefinierade mönster i en stor corpus. LRA utökar VSM-metoden på tre sätt: (1) Mönstren härleds automatiskt från corpus, (2) Singular Value Decomposition (SVD) används för att jämna frekvensdata, och (3) automatiskt genererade synonymer används för att utforska variationer av ordpar. LRA uppnår 56 % av de 374 analoga frågorna, vilket statistiskt motsvarar den genomsnittliga humana poängen på 57 %. När det gäller det relaterade problemet med att klassificera semantiska förbindelser uppnår LRA liknande vinster jämfört med VSM.
Turney Ref föreslår Latent Relational Analysis (LRA) genom att förlänga VSM-metoden på tre sätt: a) lexical mönster extraheras automatiskt från en corpus, b) Singular Value Decomposition (SVD) används för att jämna frekvensdata, och c) synonymer används för att utforska varianter av ordpar.
Similarity of Semantic Relations
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}