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首页> 外文会议>22nd International Conference on Computational Linguistics >Semantic Classification with Distributional Kernels
【24h】

Semantic Classification with Distributional Kernels

机译：分布核的语义分类

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Distributional measures of lexical similarity and kernel methods for classification are well-known tools in Natural Language Processing. We bring these two methods together by introducing distributional kernels that compare co-occurrence probability distributions. We demonstrate the effectiveness of these kernels by presenting state-of-the-art results on datasets for three semantic classification: compound noun interpretation, identification of semantic relations between nominals and semantic classification of verbs. Finally, we consider explanations for the impressive performance of distributional kernels and sketch some promising generalisations.
机译：词汇相似度的分布度量和分类的核方法是自然语言处理中的众所周知的工具。通过引入比较共现概率分布的分布内核，我们将这两种方法结合在一起。我们通过在数据集上提供三种语义分类的最新结果来证明这些内核的有效性：复合名词解释，名词之间的语义关系识别和动词的语义分类。最后，我们考虑了分布式内核令人印象深刻的性能的解释，并概述了一些有希望的概括。

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