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Aliya Nugumanova (S. Amanzholov East Kazakhstan State University) Yerzhan Baiburin (S. Amanzholov East Kazakhstan State University) Kurmash Apayev (D. Serikbayev East Kazakhstan State Technical University) Aizhan Tlebaldinova (S. Amanzholov East Kazakhstan State University) Baurzhan Rakhadilov (S. Amanzholov East Kazakhstan State University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2019
발행연도
2019.10
수록면
1,503 - 1,507 (5page)

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In this paper we explore 5 similarity measures on the task of synonym extraction. We apply these measures to distributional word vectors created by word2vec model trained on a Russian-language corpus of user reviews. Through series of comprehensive experiments we have established that Cosine measure demonstrates, in general, the best performance in synonym extraction task. However, we found the way to improve Cosine measure performance correcting its value with the help of Gower distance. Our new corrective measure which we call Cosine-Gower, outperforms Cosine similarity for all meaningful parts of speech excluding verbs.
#word2vec #synonym extraction #word embeddings #Cosine similarity

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. APPROACH
3. EXPERIMENTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

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