Automatisk upptäckt av lexikal påverkan, eller hypernymdetektion, är en viktig NLP-uppgift. Den senaste tidens åtgärder för att upptäcka hypernym har baserats på fördelningshypotesen (DIH). Detta dokument förutsätter att DIH ibland misslyckas, och undersöker andra sätt att kvantifiera förhållandet mellan kooccurrence sammanhang av två termer. Vi betraktar de bästa funktionerna i ett sammanhang vektor som ett ämne, och införa en ny indiciement detektion åtgärd baserat på Topic Coherence (TC). Vår åtgärd upptäcker framgångsrikt hypernymer, och en TC-baserad grupp av åtgärder bidrar till multi-way relation klassificering.
REF ansåg att de främsta funktionerna i ett sammanhang vektor som ämnen och använde en Topic Coherence (TC) åtgärd.
Distributional Lexical Entailment by Topic Coherence
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}