Tidigare arbete med att beräkna semantisk relativitet av ord fokuserade på att representera deras betydelse i isolering, effektivt bortse från inter-word affinities. Vi föreslår en storskalig datautvinningsstrategi för att lära sig ordrelativitet, där kända par av relaterade ord ställer krav på inlärningsprocessen. Vår metod, CLEAR, visar sig vara betydligt bättre än tidigare publicerade metoder. Den föreslagna metoden bygger på de första principerna och är tillräckligt generisk för att kunna utnyttja olika typer av textkorpora, samtidigt som den har den flexibilitet som krävs för att begränsa de härledda ordens likheter. Vi gör också offentligt tillgängligt en ny märkt dataset för att utvärdera ordrelativitetsalgoritmer, som vi anser vara den största sådan dataset hittills.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för att lära sig ordrelativitet, där kända par av relaterade ord kan ges som underlag för att införa begränsningar i inlärningsprocessen.
Large-scale learning of word relatedness with constraints
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}