同义词集的计算属性
计算与语言
2018-03-06 v1 信息检索
摘要
本文提出的规范化目标，是尽可能地将同义关系概念的理论语言学问题，与通常基于经验性直觉且缺乏依据的计算机语言学方法相结合。利用词向量表示，我们提出了同义词集（synset）数学建模的几何方法。词嵌入基于由T. Mikolov开发并实现为word2vec程序的神经网络（Skip-gram、CBOW）。标准余弦相似度被用作词向量间的距离。引入了同义词集词的若干几何特征：同义词集内部、同义词集词秩与中心性。这些概念旨在筛选最具显著性的同义词集词，即其义项最接近同义词集义项的词。给出了基于RusVectores资源的所提概念的一些实验。本工作的简要描述可见幻灯片 https://goo.gl/K82Fei
引用
@article{arxiv.1803.01580,
title = {Calculated attributes of synonym sets},
author = {Andrew Krizhanovsky and Alexander Kirillov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.01580},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 2 tables, 2 figures, preprint