Unsupervised sense-aware hypernymy extraction


Ustalov, Dmitry ; Panchenko, Alexander ; Biemann, Chris ; Ponzetto, Simone Paolo


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URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/46078
Weitere URL: https://www.oeaw.ac.at/fileadmin/subsites/academia...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-460786
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2018
Buchtitel: Proceedings Konvens 2018 = Proceedings of the 14th Conference on Natural Language Processing : Vienna, Austria, September 19-21, 2018
Seitenbereich: 192-201
Veranstaltungstitel: 14th Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2018)
Veranstaltungsort: Vienna, Austria
Veranstaltungsdatum: September 19-21, 2018
Herausgeber: Barbaresi, Adrien
Ort der Veröffentlichung: Vienna
Verlag: ÖGAI, Österreichische Akademie der Wissenschaften
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Lizenz: CC BY 4.0 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In this paper, we show how unsupervised sense representations can be used to improve hypernymy extraction. We present a method for extracting disambiguated hypernymy relationships that propagate hypernyms to sets of synonyms (synsets), constructs embeddings for these sets, and establishes sense-aware relationships between matching synsets. Evaluation on two gold standard datasets for English and Russian shows that the method successfully recognizes hypernymy relationships that cannot be found with standard Hearst patterns and Wiktionary datasets for the respective languages.




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