Många system för uppgifter som frågesvar, sammanfattning av flera dokument och informationshämtning behöver robusta numeriska mått på lexikal tillhörighet. Standard tesaurus-baserade mått på ordpar likhet baseras endast på en enda väg mellan dessa ord i tesaurus grafen. Däremot föreslår vi en ny modell av lexikal semantisk släktskap som innehåller information från varje explicit eller implicit sökväg som förbinder de två orden i hela grafen. Vår modell använder en slumpmässig promenad över noder och kanter som härrör från WordNet länkar och corpus statistik. Vi behandlar grafen som en Markov-kedja och beräknar en ordspecifik stationär distribution via en generaliserad PageRank-algoritm. Ett ordpars semantiska överensstämmelse görs genom en ny divergerande åtgärd, ZKL, som överträffar befintliga åtgärder för vissa distributionsklasser. I våra experiment är den resulterande relativitetsmåttet det WordNet-baserade måttet högst korrelerat med mänskliga likhetsbedömningar efter rankning på ρ =.90.
Hughes m.fl. REF introducerar ett nytt mått på lexikal relativitet baserat på skillnaden mellan de stationära distributioner som beräknas med hjälp av slumpmässiga promenader över grafer som extraheras från WordNet.
Lexical Semantic Relatedness with Random Graph Walks
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}