Adjektiv som goda, stora och utmärkta är liknande i mening, men skiljer sig i intensitet. Intensitet ordning information är mycket användbar för språklärare samt i flera NLP uppgifter, men saknas i de flesta lexiska resurser (ordböcker, WordNet, och thesauri). I detta dokument presenterar vi en i första hand oövervakad metod som använder semantik från web-scale data (t.ex. fraser som bra men inte utmärkt) för att ranka ord genom att tilldela dem positioner på en kontinuerlig skala. Vi förlitar oss på Mixed Integer Linear Programming för att gemensamt bestämma leden, så att enskilda beslut drar nytta av global information. När vi rankar engelska adjektiv, uppnår vår globala algoritm betydande förbättringar jämfört med tidigare arbete på både parvisa och rank korrelationsmått (specifikt 70% parvis noggrannhet jämfört med endast 56% genom tidigare arbete). Dessutom kan vår strategi innehålla extern synonyminformation (öka dess parvisa noggrannhet till 78 %) och utvidgas enkelt till nya språk. Vi gör också vår kod och våra data fritt tillgängliga.
Slutligen presenterar REF ett oövervakat tillvägagångssätt som använder semantik från Web-scale data (mönster som "bra men inte utmärkt") för att rangordna ord genom att tilldela dem positioner på en kontinuerlig skala.
Good, Great, Excellent: Global Inference of Semantic Intensities
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}