Taxonomy部分方法

最新推荐文章于 2025-06-12 09:58:17 发布
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#Taxonomy

本文介绍了Taxonomy构建中的分布式表示方法，包括关键概念获取、对称与非对称度量、词向量表示和监督模型。通过词性标注、命名实体识别以及各种度量方法如LIN、WeedsPrec和SLQS来识别上位词和下位词关系。同时，讨论了词向量在分类任务中的应用，以及词汇记忆问题和解决方案。最后，对比了基于规则和分布式表示方法的优缺点，提出两者的结合可以提升Taxonomy构建的性能。

基于分布式表示

关键概念获取

  1. 生成候选上位词(hypernyms)或下位词(hyponyms)，这两类词通常是key terms，我们可以通过词性标注（POS tagging）或者命名实体识别(named entity recognition,NER)加上基于规则的匹配来提取。
  2. 对于专业领域的taxonomies，需要在预处理的最后进行domain filter来过滤掉不在领域内的术语从而提高准确率。过滤的方法包括TF,TF-IDF,domain relevance,domain consensus and domain specificity scores。
  3. 无监模型

    早期的研究大部分都关注对称度量方法(symmetric measures)，例如cosine, Jaccard, Jensen-Shannon divergence(JS散度)以及LIN方法。

    LIN(x,y)=∑f∈Fx⋂fywx(f)+wy(f)∑f∈Fxwx(f)+∑f∈wy
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