Wikipedia ger ett semantiskt nätverk för att beräkna semantisk relation på ett mer strukturerat sätt än en sökmotor och med mer täckning än WordNet. Vi presenterar experiment på att använda Wikipedia för att beräkna semantisk relevans och jämföra det med WordNet på olika benchmarking dataset. Befintliga relaterade åtgärder presterar bättre med hjälp av Wikipedia än en baslinje som ges av Google räknas, och vi visar att Wikipedia överträffar WordNet på vissa datauppsättningar. Vi tar också upp frågan om och hur Wikipedia kan integreras i NLP-tillämpningar som kunskapsbas. Inklusive Wikipedia förbättrar prestandan för ett maskininlärning baserat coreferens upplösningssystem, vilket indikerar att det utgör en värdefull resurs för NLP-applikationer. Slutligen visar vi att vår metod enkelt kan användas för andra språk än engelska genom att beräkna semantisk relevans för en tysk datauppsättning.
Till exempel Ponzetto och Strube använde Wikipedia för att beräkna semantisk släktskap REF.
Knowledge derived from Wikipedia for computing semantic relatedness
{'venue': 'JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}