语义距离的分布度量：综述
计算与语言
2012-03-09 v1
摘要
模仿人类语义距离概念的能力具有广泛的应用。一些度量仅依赖于原始文本（分布度量），而一些则依赖于知识源，如WordNet。尽管已经进行了大量研究来比较基于WordNet的度量与人类判断，但使用分布度量作为估计语义距离的代理却很少受到关注。尽管传统上它们比基于WordNet的度量表现更差，但它们具有某些独特的吸引力，例如在资源匮乏语言中的适用性以及模仿语义相似性和语义相关性的能力。因此，本文对分布度量进行了详细研究。特别关注阐明基于WordNet的度量和分布度量的优缺点，以及如何使分布距离度量更符合人类的语义距离概念。最后，我们简要讨论了混合度量的近期工作。
引用
@article{arxiv.1203.1858,
title = {Distributional Measures of Semantic Distance: A Survey},
author = {Saif M. Mohammad and Graeme Hirst},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.1858},
year = {2012}
}