Att känna igen analogier, synonymer, anonymer och associationer verkar vara fyra skilda uppgifter som kräver olika NLP-algoritmer. Tidigare har de fyra uppgifterna behandlats självständigt med hjälp av en mängd olika algoritmer. Dessa fyra semantiska klasser är emellertid ett litet urval av alla de semantiska fenomenen, och vi har inte råd att skapa ad hoc-algoritmer för varje semantiskt fenomen; vi måste söka en enhetlig strategi. Vi föreslår att ett brett spektrum av fenomen subsumeras under analogier. För att begränsa tillämpningsområdet för detta dokument begränsar vi vår uppmärksamhet till underutnyttjandet av synonymer, anonymer och föreningar. Vi introducerar en övervakad corpus-baserad maskininlärningsalgoritm för klassificering av analoga ordpar, och vi visar att den kan lösa multi-choice SAT analogifrågor, TOEFL synonymfrågor, ESL synonym-anonym frågor, och liknande-associerade-båda frågor från kognitiv psykologi.
I REF föreslås en enhetlig strategi för hantering av analogier, synonymer, anonymer och associationer genom att de tre senaste fallen omvandlas till analoga fall.
A Uniform Approach to Analogies, Synonyms, Antonyms, and Associations
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}