Vi presenterar en ny ram för upptäckt och representation av allmänna semantiska relationer som håller mellan lexiska objekt. Vi föreslår att varje sådant förhållande kan identifieras med ett kluster av mönster som fångar detta förhållande. Vi ger en helt oövervakad algoritm för mönsterkluster upptäckt, som söker, kluster och slår samman högfrekventa ord-baserade mönster runt slumpmässigt utvalda krok ord. Mönsterkluster kan användas för att extrahera fall av motsvarande relationer. För att bedöma kvaliteten på upptäckta relationer använder vi mönsterklustren för att automatiskt generera analoga SAT-frågor. Vi jämför också med en uppsättning kända relationer och uppnår mycket goda resultat i båda metoderna. Utvärderingen (som gjorts på både engelska och ryska) bekräftar premissen att våra mönsterkluster verkligen återspeglar relationer som uppfattas av människor.
REF introducerade idén att framträdande semantiska relationer kan definieras som mönsterkluster, vilket bekräftar det med SAT analogitest.
Unsupervised Discovery of Generic Relationships Using Pattern Clusters and its Evaluation by Automatically Generated SAT Analogy Questions
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}