使用相对邻域图导航语义视界
计算与语言
2015-01-13 v1
摘要
本文关注分布语义模型中的最近邻搜索。普通的最近邻搜索仅返回邻居的排序列表，而不提供关于局部邻域结构或拓扑的信息。这是查询分布语义模型模式的一个潜在严重缺陷，因为邻居的排序列表可能混淆若干不同的词义。我们论证语义空间中邻域的拓扑提供了关于词条不同词义的重要信息，并且此类拓扑结构可用于词义归纳。我们还论证语义空间中邻域的拓扑可用于确定一个点的语义视界，我们将其定义为与该点有直接连接的邻居集合。我们引入相对邻域图作为揭示语义模型中邻域拓扑性质的方法。我们还给出了三个著名语义模型的相对邻域图示例：PMI模型、GloVe模型和skipgram模型。
引用
@article{arxiv.1501.02670,
title = {Navigating the Semantic Horizon using Relative Neighborhood Graphs},
author = {Amaru Cuba Gyllensten and Magnus Sahlgren},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.02670},
year = {2015}
}