論文の概要: Semi-automatic WordNet Linking using Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01747v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 18:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:31:58.178215
• Title: Semi-automatic WordNet Linking using Word Embeddings
• Title（参考訳）: 単語埋め込みを用いた半自動ワードネットリンク
• Authors: Kevin Patel, Diptesh Kanojia, Pushpak Bhattacharyya
• Abstract要約: リンクされたワードネットは、異なる言語のワードネットで同様の概念をリンクするワードネットの拡張である。 本稿では,ワードネットをリンクする手法を提案する。ソースコードのシンセセットが与えられた場合,候補候補シンセセットのランクリストを返す。 我々の手法は、すべての合成集合の60%と名詞の合成集合の70%で上位10位の合成集合を検索することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.15250956247636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wordnets are rich lexico-semantic resources. Linked wordnets are extensions of wordnets, which link similar concepts in wordnets of different languages. Such resources are extremely useful in many Natural Language Processing (NLP) applications, primarily those based on knowledge-based approaches. In such approaches, these resources are considered as gold standard/oracle. Thus, it is crucial that these resources hold correct information. Thereby, they are created by human experts. However, manual maintenance of such resources is a tedious and costly affair. Thus techniques that can aid the experts are desirable. In this paper, we propose an approach to link wordnets. Given a synset of the source language, the approach returns a ranked list of potential candidate synsets in the target language from which the human expert can choose the correct one(s). Our technique is able to retrieve a winner synset in the top 10 ranked list for 60% of all synsets and 70% of noun synsets.
• Abstract（参考訳）: ワードネットは豊富なレキシコ・セマンティクス資源である。 linked wordnets は wordnet の拡張であり、異なる言語の wordnet で同様の概念をリンクする。 このようなリソースは多くの自然言語処理(NLP)アプリケーションで非常に有用であり、主に知識に基づくアプローチに基づいている。 このようなアプローチでは、これらのリソースはゴールドスタンダード/オラクルとみなされる。 したがって、これらの資源が正しい情報を持っていることが重要である。 したがって、人間の専門家によって創造される。 しかし、こうした資源を手動で管理するのは面倒で費用がかかる。 したがって、専門家を助ける技術が望ましい。 本稿では,ワードネットをリンクする手法を提案する。 ソース言語のシンセットが与えられると、このアプローチは、人間の専門家が正しいシンセットを選択できるターゲット言語における潜在的なシンセットのランクリストを返す。 本手法は,全シンセットの60%と名詞シンセットの70%で上位10位にランクインした勝者シンセットを検索できる。

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