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Negative sampling improves hypernymy extraction based on projection learning
Ustalov, Dmitry
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Arefyev, Nikolay
;
Biemann, Chris
;
Panchenko, Alexander
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URL:
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https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/43325
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Weitere URL:
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http://aclweb.org/anthology/E17-2
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-433256
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2017
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Buchtitel:
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15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics : proceedings of conference : April 3-7, 2017, Valencia, Spain : EACL 2017 ; Vol. 2 : Short papers
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Seitenbereich:
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543-550
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Veranstaltungstitel:
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15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics
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Veranstaltungsort:
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Valencia, Spain
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Veranstaltungsdatum:
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April 3-7, 2017
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Herausgeber:
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Lapata, Mirella
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Ort der Veröffentlichung:
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Stroudsburg, PA
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Verlag:
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Association for Computational Linguistics
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ISBN:
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978-1-945626-35-7
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Abstract:
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We present a new approach to extraction of hypernyms based on projection learning and word embeddings. In contrast to classification-based approaches, projection-based methods require no candidate hyponym-hypernym pairs. While it is natural to use both positive and negative training examples in supervised relation extraction, the impact of positive examples on hypernym prediction was not studied so far. In this paper, we show that explicit negative examples used for regularization of the model significantly improve performance compared to the state-of-the-art approach of Fu et al. (2014) on three datasets from different languages.
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BASE:
Ustalov, Dmitry
;
Arefyev, Nikolay
;
Biemann, Chris
;
Panchenko, Alexander
Google Scholar:
Ustalov, Dmitry
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Arefyev, Nikolay
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Biemann, Chris
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Panchenko, Alexander
ORCID:
Ustalov, Dmitry  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9979-2188, Arefyev, Nikolay, Biemann, Chris and Panchenko, Alexander ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6097-6118
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