Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Inducing Ontological Co-occurrence Vectors"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Inducing Ontological Co-occurrence Vectors"
Hoàng Khôi
69
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this paper, we present an unsupervised methodology for propagating lexical cooccurrence vectors into an ontology such as WordNet. We evaluate the framework on the task of automatically attaching new concepts into the ontology. Experimental results show 73.9% attachment accuracy in the first position and 81.3% accuracy in the top-5 positions. This framework could potentially serve as a foundation for ontologizing lexical-semantic resources and assist the development of other largescale and internally consistent collections of semantic information. . | Inducing Ontological Co-occurrence Vectors Patrick Pantel Information Sciences Institute University of Southern California 4676 Admiralty Way Marina del Rey CA 90292 pantel@isi.edu Abstract In this paper we present an unsupervised methodology for propagating lexical cooccurrence vectors into an ontology such as WordNet. We evaluate the framework on the task of automatically attaching new concepts into the ontology. Experimental results show 73.9 attachment accuracy in the first position and 81.3 accuracy in the top-5 positions. This framework could potentially serve as a foundation for on-tologizing lexical-semantic resources and assist the development of other large-scale and internally consistent collections of semantic information. 1 Introduction Despite considerable effort there is still today no commonly accepted semantic corpus semantic framework notation or even agreement on precisely which aspects of semantics are most useful if at all . We believe that one important reason for this rather startling fact is the absence of truly wide-coverage semantic resources. Recognizing this some recent work on wide coverage term banks like WordNet Miller 1990 and CYC Lenat 1995 and annotated corpora like FrameNet Baker et al. 1998 Propbank Kingsbury et al. 2002 and Nombank Meyers et al. 2004 seeks to address the problem. But manual efforts such as these suffer from two drawbacks they are difficult to tailor to new domains and they have internal inconsistencies that can make automating the acquisition process difficult. In this work we introduce a general framework for inducing co-occurrence feature vectors for nodes in a WordNet-like ontology. We believe that this framework will be useful for a variety of applications including adding additional semantic information to existing semantic term banks by disambiguating lexical-semantic resources. Ontologizing semantic resources Recently researchers have applied text- and web-mining algorithms for automatically creating .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Inducing Domain-specific Semantic Class Taggers from (Almost) Nothing"
Báo cáo khoa học: "TrustRank: Inducing Trust in Automatic Translations via Ranking"
Báo cáo khoa học: "Inducing Gazetteers for Named Entity Recognition by Large-scale Clustering of Dependency Relations"
Báo cáo khoa học: "Inducing Word Alignments with Bilexical Synchronous Trees"
Báo cáo khoa học: "Inducing Combinatory Categorial Grammars with Genetic Algorithms"
Báo cáo khoa học: "Inducing Ontological Co-occurrence Vectors"
Báo cáo khoa học: "Inducing Frame Semantic Verb Classes from WordNet and LDOCE"
Báo cáo khoa học: "Exploiting Aggregate Properties of Bilingual Dictionaries For Distinguishing Senses of English Words and Inducing English Sense Clusters"
Báo cáo khoa học: "Inducing Probabilistic Syllable Classes Using Multivariate Clustering"
Báo cáo khoa học: "Inducing a Semantically Annotated Lexicon via EM-Based Clustering"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.