[论文解读] Calculating the similarity between words and sentences using a lexical database and corpus statistics
本论文提出了一种基于边缘的语义相似性方法，使用 WordNet 和领域特定语料统计来计算词语和句子相似度，在标准基准上达到高相关性（词汇 Pearson 大约 0.8753，句子大约 0.8794）。
Calculating the semantic similarity between sentences is a long dealt problem in the area of natural language processing. The semantic analysis field has a crucial role to play in the research related to the text analytics. The semantic similarity differs as the domain of operation differs. In this paper, we present a methodology which deals with this issue by incorporating semantic similarity and corpus statistics. To calculate the semantic similarity between words and sentences, the proposed method follows an edge-based approach using a lexical database. The methodology can be applied in a variety of domains. The methodology has been tested on both benchmark standards and mean human similarity dataset. When tested on these two datasets, it gives highest correlation value for both word and sentence similarity outperforming other similar models. For word similarity, we obtained Pearson correlation coefficient of 0.8753 and for sentence similarity, the correlation obtained is 0.8794.
研究动机与目标
- 通过将词汇数据库结构与语料统计相结合来改进语义相似性测量。
- 消解词义以提高相似性计算的准确性。
- 将词级相似性与句子结构整合，以形成稳健的句子相似性度量。
- 通过信息含量和语料驱动的统计量来展示领域自适应性。
提出的方法
- 使用 WordNet 通过最短路径距离和层级信息以及指数衰减函数来计算词语相似度。
- 应用词义消歧（最大相似度）以选择用于比较的合适同义词集。
- 通过带有双曲函数 g(h) 的分层距离缩放来涵盖下位词/上位词关系。
- 可选地从领域语料库中引入词的信息量，以使度量具有领域特异性。
- 通过在句子之间对齐单词并计算向量大小来形成句子的动态语义向量以进行相似性计算。
- 引入基于基准相似性值的 zeta 归一化以缩放最终句子相似性。
- 在需要时提供一个可选的词序相似性组件以考虑句法排列。
实验结果
研究问题
- RQ1如何将基于 WordNet 的边缘距离与语料统计相结合，以更准确地衡量词语相似性？
- RQ2动态的、域自适应的语义表示是否能超越固定词汇表方法提升句子相似性？
- RQ3在该框架中，词义消歧对词语和句子相似性的准确性有何影响？
- RQ4所提出的方法在 Rubenstein & Goodenough 基准测试和平均人类相似性数据集上的表现如何？
主要发现
- 词语相似性在 Rubenstein & Goodenough 基准测试上达到 Pearson 相关系数 0.8753。
- 句子相似性在同一基准测试上达到相关系数 0.8794。
- 该方法在标准基准和平均人类相似性数据集上优于若干先前模型。
- 当与领域特定语料统计相结合时，该方法展现出鲁棒性。
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