BomJi在SemEval-2018任务10中的表现：结合向量、模式与图信息识别区分性属性
计算与语言
2018-05-01 v1
摘要
本文描述了BomJi，一个用于捕捉词对中区分性属性（例如yellow作为banana相对于watermelon的区分性属性）的有监督系统。该系统依赖于在精心设计的基于图、模式和词嵌入的特征上训练的XGB分类器。它参与了SemEval-2018关于捕捉区分性属性的任务10，取得了0.73的F1分数，在26个参赛系统中排名第2。
引用
@article{arxiv.1804.11251,
title = {BomJi at SemEval-2018 Task 10: Combining Vector-, Pattern- and Graph-based Information to Identify Discriminative Attributes},
author = {Enrico Santus and Chris Biemann and Emmanuele Chersoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.11251},
year = {2018}
}
备注
3 tables, 4 pages, SemEval, NAACL, NLP, Task