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

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.23919/iccas47443.2019.8971641
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.