Automatic synonym and quasi-synonym extraction from user reviews on mobile devices

2019

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.23919/iccas47443.2019.8971641
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this paper we explore 5 similarity measures on the task of synonym extraction. We apply these measures to distributional word vectors created by word2vec model trained on a Russian-language corpus of user reviews. Through series of comprehensive experiments we have established that Cosine measure demonstrates, in general, the best performance in synonym extraction task. However, we found the way to improve Cosine measure performance correcting its value with the help of Gower distance. Our new corrective measure which we call Cosine-Gower, outperforms Cosine similarity for all meaningful parts of speech excluding verbs.