Refining the Notions of Depth and Density in WordNet-based Semantic Similarity Measures
Notice bibliographique
Résumé
We re-investigate the rationale for and the effectiveness of adopting the notions of depth and density in WordNet-based semantic similarity measures. We show that the intuition for including these notions in WordNet-based similarity measures does not always stand up to empirical examination. In particular, the traditional definitions of depth and density as ordinal integer values in the hierarchical structure of WordNet does not always correlate with human judgment of lexical semantic similarity, which imposes strong limitations on their contribution to an accurate similarity measure. We thus propose several novel definitions of depth and density, which yield significant improvement in degree of correlation with similarity. When used in WordNet-based semantic similarity measures, the new definitions consistently improve performance on a task of correlating with human judgment. Another important resource in the latter stream is semantic taxonomies such as WordNet (Fellbaum, 1998). Despite their high cost of compilation and limited availability across languages, semantic taxonomies have been widely used in similarity measures, and one of the main reasons behind this is that the often complex notion of lexical semantic similarity can be approximated with ease by the distance between words (represented as nodes) in their hierarchical structures, and this approximation appeals much to our intuition. Even methods as simple as “hop counts ” between nodes (e.g., that of Rada et al. 1989 on the English WordNet) can take us a long way. Meanwhile, taxonomy-based methods have been constantly refined by incorporating various structural features such as depth (Sussna, 1993; Wu and Palmer, 1994), density (Sussna, 1993), type of connection (Hirst and St-Onge, 1998; Sussna, 1993), word class (sense) frequency estimates (Resnik, 1999), or a combination these features (Jiang and Conrath, 1997). Most of these algorithms are fairly 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».