lexical semantic relatedness and its application in natural language processing

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  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

    1/158

    L e x i c a l S e m a n t i c R e l a t e d n e s s a n d I t s A p p l i c a t i o n i n

    N a t u r a l L a n g u a g e P r o c e s s i n g

    b y

    A l e x a n d e r B u d a n i t s k y

    T e c h n i c a l R e p o r t C S R G - 3 9 0

    A u g u s t 1 9 9 9

    C o m p u t e r S y s t e m s R e s e a r c h G r o u p

    U n i v e r s i t y o f T o r o n t o

    C o p y r i g h t

    c

    1 9 9 9 b y A l e x a n d e r B u d a n i t s k y

    f t p : f t p . c s . u t o r o n t o . c a c s r g - t e c h n i c a l - r e p o r t s 3 9 0

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    i i

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    A b s t r a c t

    L e x i c a l S e m a n t i c R e l a t e d n e s s a n d I t s A p p l i c a t i o n i n N a t u r a l L a n g u a g e P r o c e s s i n g

    A l e x a n d e r B u d a n i t s k y

    D e p a r t m e n t o f C o m p u t e r S c i e n c e

    U n i v e r s i t y o f T o r o n t o

    A u g u s t 1 9 9 9

    A g r e a t v a r i e t y o f N a t u r a l L a n g u a g e P r o c e s s i n g t a s k s , f r o m w o r d s e n s e d i s a m b i g u a t i o n t o

    t e x t s u m m a r i z a t i o n t o s p e e c h r e c o g n i t i o n , r e l y h e a v i l y o n t h e a b i l i t y t o m e a s u r e s e m a n t i c

    r e l a t e d n e s s o r d i s t a n c e b e t w e e n w o r d s o f a n a t u r a l l a n g u a g e . T h i s r e p o r t i s a c o m p r e h e n -

    s i v e s t u d y o f r e c e n t c o m p u t a t i o n a l m e t h o d s o f m e a s u r i n g l e x i c a l s e m a n t i c r e l a t e d n e s s . A

    s u r v e y o f m e t h o d s , a s w e l l a s t h e i r a p p l i c a t i o n s , i s p r e s e n t e d , a n d t h e q u e s t i o n o f e v a l u a -

    t i o n i s a d d r e s s e d b o t h t h e o r e t i c a l l y a n d e x p e r i m e n t a l l y . A p p l i c a t i o n t o t h e s p e c i c t a s k

    o f i n t e l l i g e n t s p e l l i n g c h e c k i n g i s d i s c u s s e d i n d e t a i l : t h e d e s i g n o f a p r o t o t y p e s y s t e m

    f o r t h e d e t e c t i o n a n d c o r r e c t i o n o f m a l a p r o p i s m s w o r d s t h a t a r e s i m i l a r i n s p e l l i n g o r

    s o u n d t o , b u t q u i t e d i e r e n t i n m e a n i n g f r o m , i n t e n d e d w o r d s i s d e s c r i b e d , a n d r e s u l t s

    o f e x p e r i m e n t s o n u s i n g v a r i o u s m e a s u r e s a s p l u g - i n s a r e c o n s i d e r e d . S u g g e s t i o n s f o r

    r e s e a r c h d i r e c t i o n s i n t h e a r e a s o f m e a s u r i n g s e m a n t i c r e l a t e d n e s s a n d i n t e l l i g e n t s p e l l i n g

    c h e c k i n g a r e o e r e d .

    i i i

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    A c k n o w l e d g e m e n t s

    F i r s t a n d f o r e m o s t , I m u s t t h a n k m y a c a d e m i c a d v i s o r , G r a e m e H i r s t , f o r h a v i n g p r o v i d e d

    a w e a l t h o f i d e a s , c o n s t r u c t i v e f e e d b a c k , u n f a i l i n g s u p p o r t , a n d o v e r a l l h e l p i n a l l a s p e c t s

    o f t h i s w o r k .

    N e x t i n m a g n i t u d e , I w o u l d l i k e t o t h a n k M a r k C h i g n e l l f o r h a v i n g t a u g h t m e e v -

    e r y t h i n g I k n o w a b o u t s t a t i s t i c a l a n a l y s i s a n d S t e p h e n G r e e n f o r h a v i n g s h a r e d b o t h h i s

    p r o g r a m i n g e x p e r t i s e a n d h i s a c t u a l c o d e .

    A c o n s i d e r a b l e p o r t i o n o f t h i s r e p o r t d r a w s o n w o r k o f o t h e r r e s e a r c h e r s . A m o n g

    t h e m a r e R e e m A l - H a l i m i , J a y J i a n g , H i d e k i K o z i m a , C l a u d i a L e a c o c k , D e k a n g L i n ,

    M a n a b u O k u m u r a , P h i l i p R e s n i k , D a v i d S t - O n g e , a n d M i c h a e l S u s s n a | a l l o f w h o m I

    t h a n k p e r s o n a l l y f o r h a v i n g e n t e r t a i n e d m y f o l l o w - u p q u e r i e s .

    L a s t , b u t n o t l e a s t , s i n c e r e t h a n k s t o M e l a n i e B a l j k o , P h i l i p E d m o n d s , C h r i s t i a n e

    F e l l b a u m , S a n d a H a r a b a g i u , K a r e n K u k i c h , a n d D a n i e l M a r c u f o r h e l p f u l d i s c u s s i o n s

    a n d e n c o u r a g e m e n t .

    F o r n a n c i a l s u p p o r t , I g r a t e f u l l y a c k n o w l e d g e t h e N a t u r a l S c i e n c e s a n d E n g i n e e r i n g

    R e s e a r c h C o u n c i l o f C a n a d a , t h e U n i v e r s i t y o f T o r o n t o , a n d t h e U o f T D e p a r t m e n t o f

    C o m p u t e r S c i e n c e .

    i v

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    C o n t e n t s

    1 I n t r o d u c t i o n 1

    1 . 1 B a c k g r o u n d a n d M o t i v a t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

    1 . 2 A W o r d o n T e r m i n o l o g y a n d N o t a t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

    2 R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s 5

    2 . 1 D i c t i o n a r y - B a s e d A p p r o a c h e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

    2 . 1 . 1 B a c k g r o u n d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

    2 . 1 . 2 K o z i m a a n d F u r u g o r i ' s S p r e a d i n g A c t i v a t i o n o n a n E n g l i s h D i c t i o -

    n a r y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

    2 . 1 . 3 K o z i m a a n d I t o ' s A d a p t i v e S c a l i n g o f t h e S e m a n t i c S p a c e . . . . . 1 0

    2 . 2 T h e s a u r u s - B a s e d A p p r o a c h e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2

    2 . 2 . 1 B a c k g r o u n d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2

    2 . 2 . 2 M o r r i s a n d H i r s t ' s A l g o r i t h m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3

    2 . 2 . 3 O k u m u r a a n d H o n d a ' s A l g o r i t h m . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 4

    2 . 3 A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5

    2 . 3 . 1 B a c k g r o u n d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5

    2 . 3 . 1 . 1 N o u n P o r t i o n o f W o r d N e t . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5

    2 . 3 . 2 C o m p u t i n g P a t h L e n g t h . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 7

    2 . 3 . 2 . 1 R a d a e t a l . ' s S i m p l e E d g e C o u n t i n g . . . . . . . . . . . . 1 7

    2 . 3 . 2 . 2 H i r s t a n d S t - O n g e ' s M e d i u m - S t r o n g R e l a t i o n s . . . . . . 1 8

    v

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    2 . 3 . 3 S c a l i n g t h e N e t w o r k . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 0

    2 . 3 . 3 . 1 S u s s n a ' s D e p t h - R e l a t i v e S c a l i n g . . . . . . . . . . . . . . 2 0

    2 . 3 . 3 . 2 W u a n d P a l m e r ' s C o n c e p t u a l S i m i l a r i t y . . . . . . . . . 2 1

    2 . 3 . 3 . 3 L e a c o c k a n d C h o d o r o w ' s N o r m a l i z e d P a t h L e n g t h . . . 2 2

    2 . 3 . 3 . 4 A g i r r e a n d R i g a u ' s C o n c e p t u a l D e n s i t y . . . . . . . . . . 2 3

    2 . 4 I n t e g r a t e d A p p r o a c h e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 6

    2 . 4 . 1 R e s n i k ' s I n f o r m a t i o n - B a s e d A p p r o a c h . . . . . . . . . . . . . . . . 2 6

    2 . 4 . 2 J i a n g a n d C o n r a t h ' s C o m b i n e d A p p r o a c h . . . . . . . . . . . . . . 2 8

    2 . 4 . 3 L i n ' s U n i v e r s a l S i m i l a r i t y M e a s u r e . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1

    3 C o m p a r i s o n w i t h H u m a n J u d g e m e n t 3 3

    3 . 1 A s s e s s i n g M e a s u r e s o f S e m a n t i c R e l a t e d n e s s . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3

    3 . 2 T h e D a t a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 4

    3 . 3 T h e R e s u l t s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 5

    3 . 3 . 1 D i s c u s s i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 5

    4 S o m e A p p l i c a t i o n s a n d R e l e v a n t R e s u l t s 4 7

    4 . 1 R e s o l u t i o n o f W o r d S e n s e A m b i g u i t y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 7

    4 . 1 . 1 A g i r r e a n d R i g a u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 8

    4 . 1 . 2 S u s s n a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 0

    4 . 1 . 3 L e a c o c k a n d C h o d o r o w . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1

    4 . 1 . 4 L i n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 5

    4 . 1 . 5 O k u m u r a a n d H o n d a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 7

    4 . 2 I d e n t i f y i n g t h e D i s c o u r s e S t r u c t u r e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 8

    4 . 2 . 1 O k u m u r a a n d H o n d a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 8

    4 . 2 . 2 M o r r i s a n d H i r s t . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 9

    4 . 3 T e x t S u m m a r i z a t i o n , A n n o t a t i o n , a n d I n d e x i n g . . . . . . . . . . . . . . 6 0

    4 . 3 . 1 B a r z i l a y a n d E l h a d a d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 0

    v i

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    4 . 3 . 2 G r e e n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2

    4 . 3 . 3 K a z m a n e t a l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 5

    4 . 4 L e x i c a l S e l e c t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7

    4 . 4 . 1 W u a n d P a l m e r . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7

    4 . 5 I n f o r m a t i o n R e t r i e v a l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 8

    4 . 5 . 1 R a d a e t a l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 8

    4 . 5 . 2 R i c h a r d s o n a n d S m e a t o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 9

    4 . 6 W o r d P r e d i c t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 0

    4 . 6 . 1 K o z i m a a n d I t o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 0

    5 M a l a p r o p i s m C o r r e c t i o n i n F r e e T e x t 7 3

    5 . 1 A u t o m a t i c S p e l l i n g C o r r e c t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3

    5 . 2 P r e v i o u s W o r k i n M a l a p r o p i s m C o r r e c t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 6

    5 . 3 T h e N e w A l g o r i t h m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 8

    5 . 3 . 1 I n t r o d u c t o r y R e m a r k s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 8

    5 . 3 . 2 A l g o r i t h m O v e r v i e w . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 9

    5 . 3 . 3 D e t a i l s o f t h e A l g o r i t h m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3

    5 . 3 . 3 . 1 T h e T e r m D a t a S t r u c t u r e . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3

    5 . 3 . 3 . 2 N a m e d E n t i t i e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 4

    5 . 3 . 3 . 3 C o m p o u n d s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 4

    5 . 3 . 3 . 4 A l t e r n a t i v e L e m m a s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 5

    5 . 3 . 3 . 5 S e a r c h f o r R e l a t i v e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 6

    5 . 3 . 3 . 6 S e m a n t i c D i s t a n c e B e t w e e n T e r m s . . . . . . . . . . . . 8 7

    5 . 3 . 3 . 7 P r u n i n g . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 8

    5 . 3 . 3 . 8 S p e l l i n g V a r i a t i o n s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 0

    5 . 3 . 3 . 9 A l a r m s a n d R e l a t e d I s s u e s . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 0

    5 . 4 S y s t e m P a r a m e t e r s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1

    5 . 4 . 1 M e a s u r e s o f S e m a n t i c D i s t a n c e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1

    v i i

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    8/158

    5 . 4 . 1 . 1 D i s t a n c e v s R e l a t e d n e s s . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2

    5 . 4 . 1 . 2 I m p l e m e n t a t i o n N o t e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2

    5 . 4 . 2 T h r e s h o l d D e t e r m i n a t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 6

    5 . 4 . 3 S e a r c h S c o p e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 9

    5 . 5 P e r f o r m a n c e E v a l u a t i o n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 0

    5 . 5 . 1 S o m e T e r m i n o l o g y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 0

    5 . 5 . 2 P e r f o r m a n c e M e a s u r e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 1

    5 . 6 A n a l y s i s o f R e s u l t s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 4

    5 . 6 . 1 S o m e E x a m p l e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 0 4

    5 . 6 . 1 . 1 P e r f o r m a n c e o n G e n u i n e M a l a p r o p i s m s . . . . . . . . . . 1 0 4

    5 . 6 . 1 . 2 P e r f o r m a n c e o n N o n - m a l a p r o p i s m s . . . . . . . . . . . . 1 0 7

    5 . 6 . 2 S t - O n g e ' s P e r f o r m a n c e M e a s u r e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 1

    5 . 6 . 3 P r e c i s i o n a n d R e c a l l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 2

    6 C o n c l u s i o n 1 2 3

    6 . 1 M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 3

    6 . 1 . 1 S u m m a r y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 3

    6 . 1 . 2 C o n c l u s i o n s a n d F u t u r e D i r e c t i o n s . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 4

    6 . 2 D e t e c t i o n a n d C o r r e c t i o n o f M a l a p r o p i s m s . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 8

    6 . 2 . 1 S u m m a r y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 8

    6 . 2 . 2 C o n c l u s i o n s a n d F u t u r e D i r e c t i o n s . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 9

    A S a m p l e T e x t W i t h I n t r o d u c e d M a l a p r o p i s m s 1 3 3

    A . 1 T e x t . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 3 3

    v i i i

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    L i s t o f T a b l e s

    3 . 1 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s o f t h e R u b e n s t e i n G o o d e n o u g h d a t a s e t . . . 3 6

    3 . 1 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s . . . c o n t ' d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 7

    3 . 2 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s o f t h e M i l l e r C h a r l e s d a t a s e t . . . . . . . . 3 7

    3 . 3 T h e c o e c i e n t s o f c o r r e l a t i o n b e t w e e n t h e c o m p u t e r a n d h u m a n r a t i n g s . 4 0

    5 . 1 S t - O n g e ' s p e r f o r m a n c e v a l u e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 2

    5 . 2 S a m p l e m e a n s f o r p r e c i s i o n a n d r e c a l l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 5

    5 . 3 R e l a t i v e r a n k i n g o f t h e L e a c o c k C h o d o r o w , R e s n i k , a n d H i r s t S t - O n g e

    m e a s u r e s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 9

    5 . 4 R e l a t i v e r a n k i n g o f t h e J i a n g C o n r a t h a n d L i n m e a s u r e s . . . . . . . . . . 1 1 9

    i x

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    x

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    L i s t o f F i g u r e s

    2 . 1 T h e q u a s i - g e o m e t r i c i n t u i t i o n b e h i n d F o r m u l a 2 . 1 4 f o r t h e c a s e m h . . 2 4

    2 . 2 F r a g m e n t o f t h e W o r d N e t t a x o n o m y . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 7

    3 . 1 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s o f t h e R u b e n s t e i n G o o d e n o u g h d a t a s e t . . . 3 8

    3 . 2 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s o f t h e M i l l e r C h a r l e s d a t a s e t . . . . . . . . 3 9

    5 . 1 S k e l e t o n o f t h e T e r m d a t a s t r u c t u r e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3

    5 . 2 H u m a n a n d c o m p u t e r r a t i n g s o f t h e R u b e n s t e i n G o o d e n o u g h d a t a s e t .

    R e p e a t e d f r o m C h a p t e r 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7

    5 . 3 A g r a p h i c a l s u m m a r y o f d e t e c t i o n - p e r f o r m a n c e a s a f u n c t i o n o f m e a s u r e

    a n d s c o p e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 3

    5 . 4 A g r a p h i c a l s u m m a r y o f c o r r e c t i o n - p e r f o r m a n c e a s a f u n c t i o n o f m e a s u r e

    a n d s c o p e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 4

    5 . 5 S a m p l e m e a n s f o r r e c a l l , b y m e a s u r e a n d s c o p e . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 6

    5 . 6 S a m p l e m e a n s f o r p r e c i s i o n , b y m e a s u r e a n d s c o p e . . . . . . . . . . . . . 1 1 7

    5 . 7 T h e e x t r e m u m p a r a m e t e r - c o m b i n a t i o n s w i t h r e s p e c t t o p r e c i s i o n - r e c a l l

    t r a d e o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2 0

    x i

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    x i i

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    C h a p t e r 1

    I n t r o d u c t i o n

    1 . 1 B a c k g r o u n d a n d M o t i v a t i o n

    I s r s t r e l a t e d t o n a l ? I s h a i r r e l a t e d t o c o m b ? I s d o c t o r r e l a t e d t o h o s p i t a l a n d , i f s o ,

    i s t h e c o n n e c t i o n b e t w e e n t h e m s t r o n g e r t h a n t h a t b e t w e e n d o c t o r a n d n u r s e ? I n w h a t

    s e n s e i s v i r g i n r e l a t e d t o b u s h ?

    1

    S t r i v i n g t o p r o v i d e w e l l - j u s t i e d a n s w e r s t o t h e s e q u e s -

    t i o n s a r e l e x i c a l s e m a n t i c i s t s w o r k i n g i n t h e a r e a o f m e a s u r i n g s e m a n t i c r e l a t e d n e s s . T h e i r

    m a i n m o t i v a t i o n l i e s i n t h e t r e m e n d o u s a p p l i c a b i l i t y o f t h e a b i l i t y t o m e a s u r e s e m a n t i c

    r e l a t e d n e s s t o p r a c t i c a l t a s k s i n v o l v i n g n a t u r a l l a n g u a g e . I n w o r d s e n s e d i s a m b i g u a t i o n ,

    f o r i n s t a n c e , t h e i n t e n d e d s e n s e o f a p o l y s e m o u s w o r d c a n b e f o u n d b y c o m p u t i n g t h e

    s e m a n t i c r e l a t e d n e s s o f t h e w o r d i n e a c h o f i t s s e n s e s t o a w i n d o w o f u n a m b i g u o u s w o r d s

    s u r r o u n d i n g i t i n t e x t a n d t h e n s e l e c t i n g t h e s e n s e d e l i v e r i n g t h e h i g h e s t c u m u l a t i v e

    v a l u e o f t h e r e l a t e d n e s s

    S u s s n a , 1 9 9 3 , S u s s n a , 1 9 9 7 . T o d e t e r m i n e t h e s t r u c t u r e o f

    a t e x t , t h e k n o w l e d g e o f w h a t w o r d s a r e s e m a n t i c a l l y r e l a t e d c a n b e u s e d t o i d e n t i f y

    s e q u e n c e s , o r c h a i n s , o f s u c h r e l a t e d w o r d s , w h i c h c a n i n t u r n b e u s e d t o d e t e r m i n e

    b o u n d a r i e s b e t w e e n s e g m e n t s o f t e x t t h a t f o r m ` t o p i c a l u n i t s ' e . g . , p a r a g r a p h s i n t h e

    c a s e o f t r a n s c r i b e d s p e e c h

    M o r r i s a n d H i r s t , 1 9 9 1 , O k u m u r a a n d H o n d a , 1 9 9 4 . I f o n e

    1

    W e t h a n k C h r y s a n n e D i M a r c o f o r s u g g e s t i n g s o m e o f t h e s e e x a m p l e s .

    1

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 C h a p t e r 1 . I n t r o d u c t i o n

    i s f u r t h e r m o r e c a p a b l e o f d i e r e n t i a t i n g a m o n g w o r d c h a i n s o n t h e b a s i s o f t h e i r s t r e n g t h ,

    s u m m a r i e s o f a g i v e n t e x t c a n b e g e n e r a t e d b y , f o r i n s t a n c e , e x t r a c t i n g t e x t s e g m e n t s c o r -

    r e s p o n d i n g t o t h e c h a i n s s t r o n g e r t h a n a c e r t a i n t h r e s h o l d

    B a r z i l a y a n d E l h a d a d , 1 9 9 7

    A n o b v i o u s u s e o f s e m a n t i c r e l a t e d n e s s i n i n f o r m a t i o n r e t r i e v a l i s a s a r e p l a c e m e n t f o r t h e

    c o n v e n t i o n a l l y u s e d l e x i c a l e q u i v a l e n c e : i n s t e a d o f r e t r i e v i n g d o c u m e n t s s o l e l y o n t h e b a -

    s i s o f o c c u r r e n c e o f q u e r y t e r m s i n t h e m , w e c o u l d i n c l u d e i n t o c o n s i d e r a t i o n d o c u m e n t s

    c o n t a i n i n g t e r m s t h a t a r e s e m a n t i c a l l y r e l a t e d t o q u e r y t e r m s

    C o h e n a n d K j e l d s e n , 1 9 8 7 ,

    R a d a a n d B i c k n e l l , 1 9 8 9 . I n s p e e c h a n d t e x t r e c o g n i t i o n , t h e m o s t l i k e l y i n t e r p r e t a t i o n

    o f a n u n r e c o g n i z a b l e l e x e m e c a n b e c o m p u t e d b y c h o o s i n g t h e c a n d i d a t e m o s t c l o s e l y

    r e l a t e d t o a s u b s e t o f t h e l e x e m e s r e c o g n i z e d e a r l i e r .

    T h e p r o b l e m o f f o r m a l i z i n g a n d q u a n t i f y i n g t h e i n t u i t i v e n o t i o n o f s e m a n t i c r e l a t -

    e d n e s s b e t w e e n l e x i c a l u n i t s h a s a l o n g h i s t o r y i n p h i l o s o p h y , p s y c h o l o g y , a n d a r t i c i a l

    i n t e l l i g e n c e , g o i n g b a c k a t l e a s t t o A r i s t o t l e 3 8 4 3 2 2 b . c . e .

    A m o n g t h e h e r a l d s o f t h e c o n t e m p o r a r y w a v e o f r e s e a r c h a r e O s g o o d

    1 9 5 2 , Q u i l l i a n

    1 9 6 8 , a n d C o l l i n s a n d L o f t u s

    1 9 7 5 . O s g o o d ' s s e m a n t i c d i e r e n t i a l " w a s a n a t t e m p t

    t o r e p r e s e n t w o r d s a s e n t i t i e s i n a n n - d i m e n s i o n a l s p a c e , w h e r e m e a s u r i n g t h e d i s t a n c e

    b e t w e e n t h e m c o u l d n a t u r a l l y f o l l o w f r o m o u r k n o w l e d g e o f E u c l i d e a n g e o m e t r y . U n f o r t u -

    n a t e l y , a f t e r e x t e n s i v e e x p e r i m e n t a t i o n , O s g o o d f o u n d h i s s y s t e m t o r e l y o n c o n n o t a t i v e

    e m o t i o n s " a t t a c h e d t o a w o r d r a t h e r t h a n i t s d e n o t a t i v e m e a n i n g "

    K o z i m a a n d F u r u -

    g o r i , 1 9 9 3 a n d d i s c o n t i n u e d f u r t h e r r e s e a r c h . T h e m o r e ` p r o c e d u r a l ' a p p r o a c h o f Q u i l l i a n

    a n d C o l l i n s a n d L o f t u s , t e r m e d s p r e a d i n g a c t i v a t i o n " , o n t h e o t h e r h a n d , c o n t i n u e s t o

    m o t i v a t e r e s e a r c h e r s i n l e x i c a l s e m a n t i c s s t i l l

    H i r s t , 1 9 8 7 , K o z i m a a n d F u r u g o r i , 1 9 9 3 ,

    K o z i m a a n d I t o , 1 9 9 7

    A l m o s t t w o d e c a d e s a g o , M c G i l l a n d c o l l e a g u e s

    1 9 7 9 d r e w u p a l i s t o f 6 7 s i m i l a r i t y

    m e a s u r e s u s e d i n i n f o r m a t i o n r e t r i e v a l a l o n e

    L i n , 1 9 9 8 . R e s e a r c h i n t h e e l d h a s r e -

    m a i n e d a c t i v e a n d p r o d u c t i v e t o t h i s d a y , w i t h t h e i m p r e s s i v e r a n g e o f a p p l i c a t i o n s t h a t

    t h e a b i l i t y t o m e a s u r e s e m a n t i c r e l a t e d n e s s h a s f o u n d b e i n g , a s w e a r g u e d a b o v e , t h e

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    1 . 2 . A W o r d o n T e r m i n o l o g y a n d N o t a t i o n 3

    p r i n c i p a l d r i v i n g f o r c e b e h i n d i t .

    T h i s r e p o r t i s a n a t t e m p t t o s u r v e y t h e c u r r e n t s t a t e o f a a i r s w i t h r e g a r d t o t h e

    m e t h o d o l o g y f o r C h a p t e r 2 a n d u s e s o f C h a p t e r 4 m e a s u r i n g s e m a n t i c r e l a t e d n e s s ,

    a d d r e s s t h e q u e s t i o n o f a s s e s s i n g t h e ` g o o d n e s s ' o f a c o m p u t a t i o n a l m e a s u r e C h a p t e r s 3

    a n d 5 , a n d s u g g e s t d i r e c t i o n s f o r f u t u r e r e s e a r c h i n t h e a r e a C h a p t e r 6 .

    1 . 2 A W o r d o n T e r m i n o l o g y a n d N o t a t i o n

    W h e n r e v i e w i n g l i t e r a t u r e r e l a t e d t o t h e t o p i c o f t h e r e p o r t , o n e c a n n o t i c e a t l e a s t t h r e e

    d i e r e n t t e r m s u s e d b y d i e r e n t a u t h o r s o r s o m e t i m e s i n t e r c h a n g e a b l y b y s a m e a u t h o r s :

    r e l a t e d n e s s , s i m i l a r i t y , a n d d i s t a n c e

    R e s n i k

    1 9 9 5 a t t e m p t s t o d e m o n s t r a t e t h e d i s t i n c t i o n b e t w e e n t h e r s t t w o b y w a y o f

    e x a m p l e . C a r s a n d g a s o l i n e " , h e w r i t e s , w o u l d s e e m t o b e m o r e c l o s e l y r e l a t e d t h a n ,

    s a y , c a r s a n d b i c y c l e s , b u t t h e l a t t e r p a i r a r e c e r t a i n l y m o r e s i m i l a r . " S i m i l a r i t y , t h u s ,

    r e p r e s e n t s a s p e c i a l c a s e o f r e l a t e d n e s s | a n d t h i s i s t h e p e r s p e c t i v e w e a d o p t i n t h i s

    r e p o r t . A m o n g o t h e r r e l a t i o n s h i p s t h a t t h e n o t i o n o f s e m a n t i c r e l a t e d n e s s e n c o m p a s s e s

    a r e t h e v a r i o u s k i n d s o f m e r o n y m y e . g . , w i n d o w h o u s e , i s s u e s e r i a l p u b l i c a t i o n , a n t o n y m y

    h o t c o l d , a n d f u n c t i o n a l a s s o c i a t i o n o c e a n c r u i s e r

    T h e t e r m s e m a n t i c d i s t a n c e m a y c a u s e e v e n m o r e c o n f u s i o n , a s i t c a n b e u s e d w h e n

    t a l k i n g a b o u t e i t h e r s i m i l a r i t y o r r e l a t e d n e s s : t w o c o n c e p t s a r e c l o s e t o o n e a n o t h e r i f

    t h e i r s i m i l a r i t y o r r e l a t e d n e s s i s h i g h , a n d t h e y a r e d i s t a n t i n t h e o p p o s i t e c a s e . F u r t h e r -

    m o r e , m o s t o f t h e t i m e , t h e t w o u s e s d o n o t c o n t r a d i c t e a c h o t h e r . B u t n o t a l w a y s : i f

    c o n c e p t s a r e c l o s e i f a n d o n l y i f t h e y a r e s i m i l a r , c o n c e p t s m u s t b e d i s t a n t i f t h e y a r e

    d i s s i m i l a r ; i f , h o w e v e r , s i m i l a r i t y i s r e g a r d e d a s a g e n e r a l i z a t i o n o f s y n o n y m y , t h e n , s i n c e

    a n t o n y m y i s a s p e c i a l c a s e o f d i s s i m i l a r i t y , o n e c o u l d a r g u e t h a t t h e a b o v e r e l a t i o n c e a s e s

    t o b e i n t u i t i v e , f o r a n t o n y m s a r e , a c t u a l l y , v e r y c l o s e t o e a c h o t h e r s e m a n t i c a l l y .

    W e w o u l d t h u s h a v e v e r y m u c h p r e f e r r e d t o b e a b l e t o a d h e r e t o t h e v i e w o f s e m a n t i c

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    4 C h a p t e r 1 . I n t r o d u c t i o n

    d i s t a n c e a s t h e i n v e r s e o f s e m a n t i c r e l a t e d n e s s , n o t m e r e l y s i m i l a r i t y , i n t h e p r e s e n t

    r e p o r t . U n f o r t u n a t e l y , b e c a u s e o f t h e s h e e r n u m b e r o f m e t h o d s m e a s u r i n g s i m i l a r i t y ,

    a s w e l l a s t h o s e m e a s u r i n g d i s t a n c e a s t h e o p p o s i t e o f s i m i l a r i t y , t h i s w o u l d h a v e m a d e

    f o r a n a w k w a r d p r e s e n t a t i o n . T h e r e f o r e , m o r e d u e t o t r a d i t i o n t h a n c o m m o n s e n s e , w e

    h a v e t o a s k t h e r e a d e r t o r e l y o n c o n t e x t w h e n i n t e r p r e t i n g w h a t e x a c t l y t h e e x p r e s s i o n s

    s e m a n t i c d i s t a n c e , s e m a n t i c a l l y d i s t a n t , a n d s e m a n t i c a l l y c l o s e m e a n i n e a c h p a r t i c u l a r

    c a s e .

    V a r i o u s a p p r o a c h e s p r e s e n t e d b e l o w s p e a k o f c o n c e p t s a n d w o r d s . A s a m e a n s o f

    a c k n o w l e d g i n g t h e p o l y s e m y o f l a n g u a g e , i n t h i s r e p o r t , u n l e s s s t a t e d o t h e r w i s e , t h e

    t e r m c o n c e p t w i l l r e f e r t o a p a r t i c u l a r s e n s e o f a g i v e n w o r d . I n r u n n i n g t e x t , e x a m p l e s

    o f c o n c e p t s a r e t y p e s e t i n s a n s s e r i f w h e r e a s e x a m p l e s o f w o r d s a r e g i v e n i n i t a l i c s ; a n d i n

    f o r m u l a s , c o n c e p t s a n d w o r d s w i l l u s u a l l y b e d e n o t e d b y c a n d w , w i t h v a r i o u s s u b s c r i p t s .

    F o r t h e s a k e o f u n i f o r m i t y o f p r e s e n t a t i o n , w e h a v e t a k e n t h e l i b e r t y o f a l t e r i n g t h e o r i g i n a l

    n o t a t i o n i n s o m e f o r m u l a s a c c o r d i n g l y .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

    17/158

    C h a p t e r 2

    R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g

    S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    2 . 1 D i c t i o n a r y - B a s e d A p p r o a c h e s

    2 . 1 . 1 B a c k g r o u n d

    D i c t i o n a r i e s a r e p e r h a p s t h e r e s o u r c e m o s t r e a d i l y a s s o c i a t e d w i t h l i n g u i s t i c k n o w l e d g e

    i n p e o p l e ' s m i n d s . I t i s t h e r e f o r e n o t a t a l l s u r p r i s i n g t h a t a t t e m p t s h a v e b e e n m a d e t o

    a d a p t d i c t i o n a r i e s t o t h e t a s k o f m e a s u r i n g s e m a n t i c d i s t a n c e c o m p u t a t i o n a l l y .

    T h e L o n g m a n D i c t i o n a r y o f C o n t e m p o r a r y E n g l i s h L D O C E w a s t h e r s t d i c t i o n a r y

    a v a i l a b l e t o r e s e a r c h e r s i n a m a c h i n e - r e a d a b l e f o r m a t o n a m a g n e t i c t a p e .

    1

    T h e s t r u c -

    t u r e o f L D O C E , c o u p l e d w i t h t h e c o o p e r a t i o n o f i t s p u b l i s h e r , h a s m a d e i t t h e m o s t

    w i d e l y u s e d E n g l i s h d i c t i o n a r y f o r l a n g u a g e p r o c e s s i n g "

    G u t h r i e e t a l . , 1 9 9 6

    A r e m a r k a b l e f e a t u r e o f L D O C E , e x p l o i t e d i n b o t h w o r k s p r e s e n t e d i n t h i s s e c t i o n ,

    i s i t s u s e o f a c o n t r o l l e d v o c a b u l a r y i n h e a d w o r d d e n i t i o n s . T h e L o n g m a n D e n i n g

    V o c a b u l a r y L D V c o m p r i s e s 2 , 8 5 1 w o r d s , c h o s e n o n t h e b a s i s o f W e s t ' s

    1 9 5 3 s u r v e y o f

    1

    I n r e t u r n f o r a c a r e f u l l y w o r d e d c o n t r a c t r e s t r i c t i n g u s e t o r e s e a r c h p r o j e c t s a n d a m o d e r a t e s u m

    o f m o n e y "

    E v e n s , 1 9 8 8

    5

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    6 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    r e s t r i c t e d v o c a b u l a r y , a n d e a c h o f t h e d i c t i o n a r y ' s 5 6 , 0 0 0 h e a d w o r d s i s d e n e d i n t e r m s

    o f t h e s e w o r d s o n l y .

    2

    2 . 1 . 2 K o z i m a a n d F u r u g o r i ' s S p r e a d i n g A c t i v a t i o n o n a n E n -

    g l i s h D i c t i o n a r y

    A w e l l - c o m p i l e d d i c t i o n a r y m a y b e v i e w e d a s a c l o s e d p a r a p h r a s i n g s y s t e m o f n a t u r a l

    l a n g u a g e "

    K o z i m a a n d F u r u g o r i , 1 9 9 3 : e a c h o f i t s h e a d w o r d s i s d e n e d i n t e r m s o f

    o t h e r h e a d w o r d s a n d o r t h e i r d e r i v a t i v e s . A n a t u r a l w a y o f t u r n i n g a d i c t i o n a r y i n t o

    a n e t w o r k i s t h u s t o c r e a t e a n o d e f o r e v e r y h e a d w o r d a n d l i n k t h i s n o d e t o t h e n o d e s

    c o r r e s p o n d i n g t o a l l t h e h e a d w o r d s e n c o u n t e r e d i n i t s d e n i t i o n . H a v i n g d o n e t h i s , o n e

    w i l l i m m e d i a t e l y n o t i c e t h a t , i f t h e d i c t i o n a r y u s e s a c o n t r o l l e d d e n i n g v o c a b u l a r y , i t

    w i l l c o r r e s p o n d t o t h e d e n s e s t p a r t o f t h e n e t w o r k : t h e r e m a i n i n g n o d e s , w h i c h r e p r e s e n t

    t h e h e a d w o r d s o u t s i d e o f t h e d e n i n g v o c a b u l a r y , c a n b e p i c t u r e d a s b e i n g s i t u a t e d a t

    t h e f r i n g e o f t h e n e t w o r k , a s t h e y a r e l i n k e d o n l y t o d e n i n g - v o c a b u l a r y n o d e s a n d n o t

    t o e a c h o t h e r .

    T h e s e o b s e r v a t i o n s a n d t h e c o n f o r m i n g s t r u c t u r e o f L D O C E u n d e r l i e K o z i m a a n d

    F u r u g o r i ' s t e c h n i q u e o f c r e a t i n g a s e m a n t i c n e t w o r k f r o m a n E n g l i s h d i c t i o n a r y . T h e y

    b e g a n b y e x t r a c t i n g f r o m L D O C E o n l y t h o s e e n t r i e s w h o s e h e a d w o r d s b e l o n g e d t o t h e

    L D V . T h e r e s u l t i n g s u b d i c t i o n a r y , r e n d e r e d a s s - e x p r e s s i o n s a n d n a m e d G l o s s e m e , c o n -

    t a i n e d 2 , 8 5 1 e n t r i e s c o m p r i s i n g 1 0 1 , 8 6 1 w o r d s t o k e n s i n a l l . E a c h e n t r y o f G l o s s e m e

    w a s c o m p o s e d o f a h e a d w o r d , a w o r d - c l a s s p a r t o f s p e e c h , a n d o n e o r m o r e u n i t s c o r r e -

    s p o n d i n g t o t h e n u m b e r e d s e n s e - d e n i t i o n s i n t h e r e s p e c t i v e L D O C E e n t r y . E a c h u n i t ,

    i n t u r n , c o n s i s t e d o f a h e a d - p a r t , c o r r e s p o n d i n g t o t h e g e n u s , a n d o n e o r m o r e d e t - p a r t s ,

    c o r r e s p o n d i n g t o t h e d i e r e n t i a .

    G l o s s e m e w a s s u b s e q u e n t l y t r a n s l a t e d i n t o a s e m a n t i c n e t w o r k n a m e d P a r a d i g m e

    2

    T h e g u r e s a r e f o r t h e 1 9 8 7 e d i t i o n o f L D O C E , w i t h w h i c h b o t h g r o u p s o f r e s e a r c h e r s w o r k e d .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 1 . D i c t i o n a r y - B a s e d A p p r o a c h e s 7

    P a r a d i g m e s p a n s 2 , 8 5 1 n o d e s , c o r r e s p o n d i n g t o t h e e n t r i e s o f G l o s s e m e , i n t e r c o n n e c t e d

    b y 2 9 5 , 9 1 4 u n n a m e d l i n k s .

    E a c h n o d e o f P a r a d i g m e i n c l u d e s a h e a d w o r d , a w o r d - c l a s s , a n d a n a c t i v i t y - v a l u e

    s e e b e l o w a n d i s l i n k e d t o t h e n o d e s r e p r e s e n t i n g t h e w o r d s i n t h e d e n i t i o n o f t h e

    G l o s s e m e e n t r y t o w h i c h i t c o r r e s p o n d s f o r t h e a v e r a g e o f a p p r o x i m a t e l y 1 0 4 l i n k s p e r

    n o d e . L i n k s e m a n a t i n g f r o m a g i v e n n o d e f o r m t w o d i s t i n c t s e t s : a r e f e r a n t a n d a r e f e r e

    T h e r e f e r a n t s e t i s m e a n t t o b e r e e c t i v e o f t h e i n t e n s i o n s o f t h e n o d e ' s h e a d w o r d . I t

    c o n t a i n s s e v e r a l s u b s e t s , c a l l e d s u b r e f e r a n t s , e a c h o f w h i c h c o r r e s p o n d s t o a G l o s s e m e

    u n i t i . e . , i t s c o n s t i t u e n t l i n k s c o n n e c t t h e n o d e t o t h e n o d e s r e p r e s e n t i n g t h e w o r d s i n

    t h e u n i t . W e c a n t h i n k o f a r e f e r a n t a s t h e s e t o f o u t g o i n g l i n k s o f a n o d e . T h e r e f e r e

    o f a n o d e n , o n t h e o t h e r h a n d , p r o v i d e s i n f o r m a t i o n a b o u t i t s e x t e n s i o n b y l i n k i n g n t o

    t h e n o d e s t h a t r e f e r t o i t i n t h e i r r e s p e c t i v e G l o s s e m e d e n i t i o n s . T h i s g r o u p o f l i n k s

    c a n t h u s b e v i e w e d a s i n c o m i n g

    A s a b r i e f i l l u s t r a t i o n , t h e w o r d r e d g i v e s r i s e t o t w o n o d e s i n P a r a d i g m e : o n e f o r i t s

    a d j e c t i v e r e d _ 1 a n d t h e o t h e r f o r i t s n o u n s e n s e s r e d _ 2 . T h e n , r e d _ 1 w i l l h a v e r e d

    a s t h e h e a d w o r d a n d a d j a s i t s w o r d - c l a s s . I t s s e c o n d s u b r e f e r a n t , c o r r e s p o n d i n g t o t h e

    u n i t ` o f h u m a n h a i r o f a b r i g h t b r o w n i s h o r a n g e o r c o p p e r c o l o u r ' , w i l l i n c l u d e l i n k s t o

    t h e n o d e s b r o w n _ 1 n o t e t h e m o r p h o l o g i c a l t r a n s f o r m a t i o n , c o l o u r _ 1 , a n d c o l o u r _ 2

    I t s r e f e r e , o n t h e o t h e r h a n d , w i l l i n c l u d e a l i n k t o a p p l e _ 1 , a s t h e l a t t e r h a s a l i n k t o

    r e d _ 1 i n i t s r e f e r a n t .

    F i n a l l y , a l i n k t o n o d e n h a s t h i c k n e s s t

    n

    , c o m p u t e d f r o m t h e f r e q u e n c y o f i t s h e a d w o r d

    w

    n

    i n G l o s s e m e a n d o t h e r i n f o r m a t i o n " a n d n o r m a l i z e d o v e r e a c h s u b r e f e r a n t o r r e f e r e .

    S e e

    K o z i m a a n d F u r u g o r i , 1 9 9 3 f o r f u r t h e r d e t a i l s .

    O n c e t h e n e t w o r k i s b u i l t , t h e s i m i l a r i t y b e t w e e n w o r d s o f t h e L D V c a n b e c o m p u t e d

    b y m e a n s o f s p r e a d i n g a c t i v a t i o n o n t h e n e t w o r k . E a c h n o d e c a n h o l d a c t i v i t y i n i t s

    a c t i v i t y - v a l u e e l d , w h i c h i s r e c e i v e d a n d t r a n s m i t t e d t h r o u g h n e t w o r k l i n k s . N o d e n ' s

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    8 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    a c t i v i t y v a l u e v

    n

    T + 1 a t t i m e T + 1 i s c a l c u l a t e d a s f o l l o w s :

    v

    n

    T + 1 =

    R

    n

    T + R

    0

    n

    T

    2

    + e

    n

    T ; 2 . 1

    w h e r e R

    n

    T a n d R

    0

    n

    T a r e t h e c o m p o s i t e a c t i v i t i e s , a t t i m e T , o f t h e n o d e s r e f e r r e d t o

    i n n ' s r e f e r a n t a n d r e f e r e , r e s p e c t i v e l y ,

    3

    e

    n

    T i s t h e a c t i v i t y i m p a r t e d , a t t i m e T , o n t o

    n f r o m t h e o u t s i d e s e e b e l o w , a n d i s a f u n c t i o n l i m i t i n g t h e o u t p u t v a l u e t o 0 ; 1

    4

    A c t i v a t i n g n o d e n f o r a p e r i o d o f t i m e t , i . e . , l e t t i n g e

    n

    T 0 f o r T 2 0 ; t , c a u s e s

    t h e a c t i v i t y t o s p r e a d o v e r P a r a d i g m e . T h i s r e s u l t s i n a n a c t i v a t e d p a t t e r n , w h i c h , i n

    K o z i m a a n d F u r u g o r i ' s e s t i m a t e s , r e a c h e s e q u i l i b r i u m a f t e r 1 0 s t e p s t i m e u n i t s . T h e

    p a t t e r n p r o d u c e d b y a c t i v i t y t h a t o r i g i n a t e s a t a g i v e n n o d e k c a n b e u s e d t o a s s e s s t h e

    s i m i l a r i t y b e t w e e n t h e n o d e ' s h e a d w o r d , w

    k

    , a n d a n y w o r d i n t h e L D V . T h e a l g o r i t h m

    f o r c o m p u t i n g s i m i l a r i t y s i m

    K F

    w

    k

    ; w

    l

    b e t w e e n t h e w o r d s w

    k

    a n d w

    l

    i s a s f o l l o w s :

    1 . R e s e t a c t i v i t y - v a l u e s o f a l l t h e n o d e s i n t h e n e t w o r k .

    2 . A c t i v a t e n o d e k , c o r r e s p o n d i n g t o t h e w o r d w

    k

    , w i t h s t r e n g t h e

    k

    = s w

    k

    f o r 1 0

    s t e p s t o o b t a i n a n a c t i v a t e d p a t t e r n P w

    k

    . H e r e , s w

    k

    i s t h e s i g n i c a n c e o f w

    k

    ,

    d e n e d a s t h e n o r m a l i z e d i n f o r m a t i o n o f t h e w o r d w

    k

    " i n t h e 5 , 4 8 7 , 0 5 6 - w o r d

    c o r p u s

    W e s t , 1 9 5 3

    3 . O b s e r v e a P w

    k

    ; w

    l

    , t h e a c t i v i t y v a l u e o f n o d e l i n p a t t e r n P w

    k

    c o m p u t e d ,

    s u p p o s e d l y , a s v

    l

    1 0 ; s e e E q u a t i o n 2 . 1 . T h e s i m i l a r i t y v a l u e s o u g h t i s t h e n

    s i m

    K F

    w

    k

    ; w

    l

    = s w

    l

    a P w

    k

    ; w

    l

    2 . 2

    F o r i n s t a n c e , t o c o m p u t e t h e s i m i l a r i t y b e t w e e n t h e w o r d s r e d a n d o r a n g e , w e r s t

    i n d u c e a n a c t i v a t e d p a t t e r n P r e d o n P a r a d i g m e . T h e w o r d s i g n i c a n c e o f r e d , w h i c h

    3

    T h e v a l u e s o f b o t h R

    n

    T a n d R

    n

    T d e p e n d o n t h e a c t i v i t y v a l u e s o f t h e m e m b e r s o f t h e i r r e s p e c t i v e

    s e t s a s w e l l a s o n t h e t h i c k n e s s e s o f t h e l i n k s i n v o l v e d s e e

    K o z i m a a n d F u r u g o r i , 1 9 9 3 f o r d e t a i l s . A n

    i n t e r e s t i n g p o i n t t o n o t e i s t h a t t h e n a l e x p r e s s i o n f o r R

    n

    T i s g i v e n i n t h e p a p e r i n t e r m s o f t h e

    m o s t p l a u s i b l e s u b r e f e r a n t " o f n , w h i c h a m o u n t s t o p r o v i s i o n a l d i s a m b i g u a t i o n o f t h e w o r d a s s o c i a t e d

    w i t h t h e n o d e s e e a b o v e .

    4

    K o z i m a a n d F u r u g o r i d o n o t p r o v i d e a p r e c i s e f o r m u l a f o r c o m p u t i n g

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

    21/158

    2 . 1 . D i c t i o n a r y - B a s e d A p p r o a c h e s 9

    a p p e a r s 2 , 3 0 8 t i m e s i n t h e c o r p u s , i s c o m p u t e d a s

    s r e d =

    , l o g 2 3 0 8 = 5 4 8 7 0 5 6

    , l o g 1 = 5 4 8 7 0 5 6

    = 0 5 0 0 9 5 5

    S i n c e t h e n e t w o r k c o n t a i n s t w o n o d e s w i t h t h e h e a d w o r d r e d , b o t h o f t h e m a r e a c t i v a t e d

    w i t h t h e s t r e n g t h e = 0 5 0 0 9 5 5 . N e x t , w e o b s e r v e a P r e d ; o r a n g e = 0 3 9 0 7 7 4 a n d

    c o m p u t e s o r a n g e = 0 6 7 6 2 5 3 . A c c o r d i n g t o E q u a t i o n 2 . 2 t h e n ,

    s i m

    K F

    r e d ; o r a n g e = 0 6 7 6 2 5 3 0 3 9 0 7 7 4 = 0 2 6 4 2 6 2

    T h e p r o c e d u r e d e s c r i b e d a b o v e d e n e s a s i m i l a r i t y m e a s u r e o n e l e m e n t s o f t h e L D V ,

    i . e . , s i m

    K F

    : L D V L D V ! 0 ; 1 ,

    5

    w h i c h m a k e s u p o n l y a b o u t 5 o f L D O C E . T h e

    n a t u r a l n e x t s t e p i n K o z i m a a n d F u r u g o r i ' s r e s e a r c h w a s , t h e r e f o r e , t o t r y a n d e x t e n d

    t h e m e a s u r e t o s i m

    K F

    : L D O C E L D O C E ! 0 ; 1 . T h i s w a s a c c o m p l i s h e d i n d i r e c t l y b y

    e x t e n d i n g s i m

    K F

    o f E q u a t i o n 2 . 2 t o s i m

    K F

    : L D V

    n

    L D V

    m

    ! 0 ; 1 , w h e r e n a n d m a r e

    e s s e n t i a l l y a r b i t r a r y p o s i t i v e i n t e g e r s : a n y w o r d i n t h e L D O C E - c o m p l e m e n t o f t h e L D V

    w a s t r e a t e d a s a l i s t W = f w

    1

    ; : : : ; w

    r

    g o f t h e w o r d s i n i t s d e n i t i o n , w i t h t h e s i m i l a r i t y

    b e t w e e n w o r d l i s t s W ; W

    0

    d e n e d a s

    s i m

    K F

    W ; W

    0

    =

    X

    w 2 W

    s w

    0

    a P W ; w

    0

    2 . 3

    H e r e , P W i s t h e p a t t e r n r e s u l t i n g f r o m t h e a c t i v a t i o n o f e a c h w

    i

    2 W w i t h s t r e n g t h

    s w

    i

    2

    =

    P

    s w

    k

    f o r 1 0 s t e p s ,

    6

    a n d i s a f u n c t i o n l i m i t i n g t h e o u t p u t v a l u e t o 0 ; 1

    7

    A n e x a m p l e o f a p p l y i n g f o r m u l a 2 . 3 i s a r r i v i n g a t t h e s i m i l a r i t y v a l u e o f t h e w o r d s

    l i n g u i s t i c s a n d s t y l i s t i c s :

    s i m

    K F

    l i n g u i s t i c s ; s t y l i s t i c s

    = s i m

    K F

    f t h e , s t u d y , o f , l a n g u a g e , i n , g e n e r a l , a n d , o f , p a r t i c u l a r ,

    5

    T o v e r i f y t h e r a n g e , n o t i c e t h a t b o t h s w a n d a P w w E q u a t i o n 2 . 2 r e t u r n v a l u e s w i t h i n t h e

    i n t e r v a l 0 1

    6

    T h e s i g n i c a n c e o f a w o r d n o t f o u n d i n

    W e s t , 1 9 5 3 w a s e s t i m a t e d a s t h e a v e r a g e s i g n i c a n c e o f i t s

    w o r d c l a s s .

    7

    A g a i n , n o e x p l i c i t f o r m u l a i s g i v e n f o r i n

    K o z i m a a n d F u r u g o r i , 1 9 9 3

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

    22/158

    1 0 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    l a n g u a g e s , a n d , t h e i r , s t r u c t u r e , a n d , g r a m m a r , a n d , h i s t o r y g ;

    f t h e , s t u d y , o f , s t y l e , i n , w r i t t e n , o r , s p o k e n , l a n g u a g e g

    = 0 1 4 0 0 8 9

    2 . 1 . 3 K o z i m a a n d I t o ' s A d a p t i v e S c a l i n g o f t h e S e m a n t i c S p a c e

    F a i r l y s o o n a f t e r c o m i n g u p w i t h t h e t e c h n i q u e f o r c o m p u t i n g s i m i l a r i t y b y m e a n s o f

    s p r e a d i n g a c t i v a t i o n o n a d i c t i o n a r y , K o z i m a a n d a n o t h e r c o l l e a g u e , I t o

    1 9 9 7 , r e a l i z e d

    t h a t K o z i m a a n d F u r u g o r i ' s

    1 9 9 3 m e t h o d , a s w e l l a s t h o s e o f O s g o o d

    1 9 5 2 , M o r r i s a n d

    H i r s t

    1 9 9 1 , a n d o t h e r s , c a n b e c a t e g o r i z e d a s c o n t e x t - f r e e , o r s t a t i c , f o r i t m e a s u r e s t h e

    d i s t a n c e b e t w e e n w o r d s i r r e s p e c t i v e o f c o n t e x t . T h e y t h e n s e t o u t t o b u i l d o n t h e w o r k

    o f K o z i m a a n d F u r u g o r i a n d d e r i v e a c o n t e x t - s e n s i t i v e , o r d y n a m i c , m e a s u r e b y t a k i n g

    i n t o a c c o u n t t h e a s s o c i a t i v e d i r e c t i o n " f o r a g i v e n w o r d p a i r .

    T h e m o t i v a t i o n b e h i n d t h e n e w l y - p r o p o s e d m e t h o d l i e s i n t h e o b s e r v a t i o n s t h a t , w h e n

    a s k e d t o a s s o c i a t e w o r d s f r e e l y f r o m a g i v e n w o r d , w e o f t e n i m a g i n e a c e r t a i n c o n t e x t

    f o r r e t r i e v i n g r e l a t e d w o r d s " , a n d , i f w e c h a n g e c o n t e x t , t h e p e r c e i v e d d i s t a n c e f o r t h e

    s a m e w o r d p a i r w i l l , g e n e r a l l y , a l s o c h a n g e .

    I n t h e i r w o r k , K o z i m a a n d I t o r e p r e s e n t c o n t e x t b y a s e t C o f c h a r a c t e r i s t i c w o r d s .

    F o r e x a m p l e , C = f c a r , b u s g i m p o s e s t h e a s s o c i a t i v e d i r e c t i o n o f v e h i c l e a s s o c i a t i o n

    s e t s a r e t h e n l i k e l y t o i n c l u d e t a x i , r a i l w a y , a i r p l a n e , e t c . , w h e r e a s C = f c a r , e n g i n e g

    i m p o s e s t h e d i r e c t i o n o f c o m p o n e n t s o f c a r t i r e , s e a t , h e a d l i g h t , e t c . . D e n o t i n g t h e g i v e n

    v o c a b u l a r y b y V , t h e o b j e c t i v e o f t h e m e t h o d c a n b e e x p r e s s e d a s t h e c o m p u t a t i o n o f

    d i s t a n c e d i s t

    K I

    w ; w

    0

    C b e t w e e n a n y t w o w o r d s w ; w

    0

    i n V u n d e r t h e c o n t e x t s p e c i e d

    b y " C

    T h e s t r a t e g y f o r c o m p u t i n g d i s t

    K I

    w ; w

    0

    C i s ` a d a p t i v e s c a l i n g ' o f a s e m a n t i c s p a c e "

    i n w h i c h e v e r y w o r d i n V i s r e p r e s e n t e d a s a m u l t i d i m e n s i o n a l v e c t o r . K o z i m a a n d I t o

    a d o p t e d L D V a s t h e i r v o c a b u l a r y a n d a c t i v a t e d p a t t e r n s P w ' s S e c t i o n 2 . 1 . 2 a s t h e i r

    v e c t o r s a c t i v a t i n g t h e n o d e s w i t h w a s t h e h e a d w o r d r e s u l t s i n a u n i q u e e q u i l i b r i u m

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 1 . D i c t i o n a r y - B a s e d A p p r o a c h e s 1 1

    p a t t e r n o f a c t i v i t y , w h i c h a d m i t s a t r i v i a l v e c t o r - r e p r e s e n t a t i o n i f w e t r e a t t h e n o d e s o f

    P a r a d i g m e S e c t i o n 2 . 1 . 2 a s c o o r d i n a t e s .

    B y c o n s t r u c t i o n , P w r e p r e s e n t s t h e m e a n i n g o f w t h r o u g h i t s r e l a t i o n s h i p w i t h t h e

    r e s t o f V . T h e g e o m e t r i c d i s t a n c e b e t w e e n P w a n d P w

    0

    i s t h e n i n d i c a t i v e o f t h e

    s e m a n t i c d i s t a n c e b e t w e e n w a n d w

    0

    | b u t i t i s a l s o s t a t i c . T o p r o v i d e f o r c o n t e x t -

    s e n s i t i v e d i s t a n c e , P - v e c t o r s a r e r s t t r a n s f o r m e d i n t o Q - v e c t o r s b y m e a n s o f p r i n c i p a l

    c o m p o n e n t a n a l y s i s . A n e w s e t o f a x e s X = f X

    1

    ; : : : ; X

    2 8 5 1

    g i s c o m p u t e d i n s u c h a

    w a y t h a t i t p r o v i d e s a n o r t h o n o r m a l c o o r d i n a t e s y s t e m f o r P - v e c t o r s , a n d t h e a x e s a r e

    a r r a n g e d i n d e s c e n d i n g o r d e r o f P - v e c t o r v a r i a n c e . T h e n , t h e r s t m a x e s X

    1

    ; : : : ; X

    m

    s e e b e l o w a r e s e l e c t e d , a n d e v e r y P w

    i

    i s p r o j e c t e d o n t o e a c h o f t h e m . F i n a l l y , t h e

    p r o j e c t e d v e c t o r s a r e ` c e n t e r e d ' s o t h a t t h e i r ` m e a n v e c t o r ' i s 0 .

    S i n c e t h e v a r i a n c e f o r e a c h a x i s i n d i c a t e s t h e a m o u n t o f i n f o r m a t i o n r e p r e s e n t e d

    b y " t h a t a x i s , t h e a x e s i n X a r e a r r a n g e d i n d e s c e n d i n g o r d e r o f t h e i r s i g n i c a n c e " .

    P l o t t i n g t h e c u m u l a t i v e v a r i a n c e a g a i n s t m s h o w s t h a t e v e n a c o u p l e o f h u n d r e d a x e s

    c a n a c c o u n t f o r n e a r l y h a l f o f t h e t o t a l i n f o r m a t i o n o f P - v e c t o r s " . T h e e x a c t v a l u e o f

    m = 2 8 1 i s o b t a i n e d b y c h o o s i n g m , 1 m 2 8 5 1 , r e s u l t i n g i n m i n i m a l n o i s e w h e r e

    n o i s e i s e s t i m a t e d b y

    P

    w 2 F

    Q w w i t h F b e i n g t h e s e t o f a l l f u n c t i o n w o r d s i n V

    T h u s , p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s b o t h c o m p r e s s e s s e m a n t i c i n f o r m a t i o n b y r e d u c i n g

    t h e n u m b e r o f d i m e n s i o n s o f t h e v e c t o r s p a c e a n d r e d u c e s t h e a m o u n t o f n o i s e p r e s e n t .

    B e c a u s e , a s i s d e m o n s t r a t e d i n t h e p a p e r , s e m a n t i c a l l y r e l a t e d w o r d s h a v e c l o s e

    s i m i l a r " P - v e c t o r s a n d s i n c e p r i n c i p a l c o m p o n e n t a n a l y s i s p r e s e r v e s r e l a t i v e d i s t a n c e ,

    i n a s e m a n t i c s u b s p a c e o f Q - v e c t o r s w i t h a p p r o p r i a t e l y c h o s e n d i m e n s i o n s w o r d s t h a t

    a r e r e l a t e d s h o u l d f o r m c l u s t e r s . I t i s t h e s e l e c t i o n o f a p p r o p r i a t e d i m e n s i o n s a x e s

    t h a t i s a c c o m p l i s h e d b y a d a p t i v e s c a l i n g . T h e s e m a n t i c s p a c e i s a l t e r e d s c a l e d u p o r

    d o w n " s o a s t o m a k e t h e w o r d s i n C = f w

    1

    ; : : : ; w

    n

    g c l o s e t o o n e a n o t h e r . T h e d i s t a n c e

    d i s t

    K I

    w ; w

    0

    C b e t w e e n t w o w o r d s w a n d w

    0

    w i t h t h e c o r r e s p o n d i n g Q w = q

    1

    ; : : : ; q

    m

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    1 2 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    a n d Q w

    0

    = q

    0

    1

    ; : : : ; q

    0

    m

    i s c o m p u t e d a s

    d i s t

    K I

    w ; w

    0

    C =

    v

    u

    u

    t

    m

    X

    i = 1

    f

    i

    q

    i

    , q

    0

    i

    2

    2 . 4

    E a c h f

    i

    2 0 ; 1 i n t h e e q u a t i o n i s a s c a l i n g f a c t o r , d e n e d a s

    f

    i

    =

    8

    :

    1 , r

    i

    ; r

    i

    1

    0 ; r

    i

    1

    2 . 5

    H e r e ,

    r

    i

    = S D

    i

    C = S D

    i

    V ; 2 . 6

    w h e r e S D

    i

    C i s , i n t u r n , t h e s t a n d a r d d e v i a t i o n o f t h e w o r d s i n C p r o j e c t e d o n t o X

    i

    a n d S D

    i

    V i s t h a t o f t h e w o r d s i n V

    I f C f o r m s a c o m p a c t c l u s t e r o n X

    i

    , t h e l a t t e r b e c o m e s a s i g n i c a n t a x i s i . e . , f

    i

    1 ,

    a n d i t b e c o m e s i n s i g n i c a n t f

    i

    0 i f C d o e s n o t f o r m a n a p p a r e n t c l u s t e r " o n X

    i

    H e n c e , t h e p r o c e s s o f a d a p t i v e s c a l i n g t u n e s " t h e d i s t a n c e b e t w e e n Q - v e c t o r s t o a g i v e n

    w o r d s e t C , t h e r e b y m a k i n g i t c o n t e x t - s e n s i t i v e . S u c h a t u n e - u p i s n o t c o m p u t a t i o n a l l y

    e x p e n s i v e , s i n c e t h e f

    i

    ' s a r e t h e o n l y p a r a m e t e r s t h a t c h a n g e f r o m o n e c o n t e x t s e t t o

    a n o t h e r .

    2 . 2 T h e s a u r u s - B a s e d A p p r o a c h e s

    2 . 2 . 1 B a c k g r o u n d

    S i n c e b o t h a p p r o a c h e s d e s c r i b e d i n t h i s s e c t i o n m a k e u s e o f a R o g e t ' s - t y p e t h e s a u r u s , w e

    s h a l l m a k e a c o u p l e o f r e m a r k s a b o u t t h i s k n o w l e d g e s o u r c e .

    C o n c e i v e d b y P e t e r M a r k R o g e t o v e r 1 5 0 y e a r s a g o , t h e t h e s a u r u s h a s d e v e l o p e d i n t o

    a m a s s i v e c l a s s i c a t i o n o f w o r d s a n d p h r a s e s a r o u n d i d e a s a n d c o n c e p t s . T h e l e v e l s o f

    t h e s a u r a l h i e r a r c h y r e f e r r e d t o b e l o w i n c l u d e c l a s s e s , c a t e g o r i e s , a n d s u b c a t e g o r i e s A n

    e s s e n t i a l f e a t u r e o f t h e t h e s a u r u s i s i t s i n d e x , w h i c h c o n t a i n s c a t e g o r y n u m b e r s a l o n g

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 2 . T h e s a u r u s - B a s e d A p p r o a c h e s 1 3

    w i t h l a b e l s r e p r e s e n t a t i v e o f t h o s e c a t e g o r i e s f o r e a c h w o r d . C r o s s - r e f e r e n c i n g a m o n g

    c a t e g o r i e s i s a c c o m p l i s h e d w i t h t h e a i d o f p o i n t e r s

    A s M o r r i s p o i n t s o u t , t h e t h e s a u r u s s i m p l y g r o u p s w o r d s b y i d e a "

    M o r r i s , 1 9 8 8

    I n c o n t r a s t w i t h t r a d i t i o n a l A I k n o w l e d g e b a s e s , t h e t h e s a u r u s d o e s n o t h a v e t o n a m e

    o r c l a s s i f y t h e i d e a " ; i t m e r e l y g r o u p s r e l a t e d w o r d s w i t h o u t a t t e m p t i n g t o e x p l i c i t l y

    i n d i c a t e h o w a n d w h y t h e y a r e r e l a t e d . A n o t h e r n o t a b l e d i s t i n c t i o n i s t h e f o l l o w i n g .

    W h i l e , i n f r a m e s y s t e m s o r s e m a n t i c n e t w o r k s , c o n c e p t s t h a t a r e r e l a t e d a r e a c t u a l l y

    p h y s i c a l l y c l o s e i n t h e r e p r e s e n t a t i o n . . . t h i s n e e d n o t b e t r u e " i n a t h e s a u r u s . P h y s i c a l

    c l o s e n e s s h a s s o m e i m p o r t a n c e . . . b u t w o r d s i n t h e i n d e x o f t h e t h e s a u r u s o f t e n h a v e

    w i d e l y s c a t t e r e d c a t e g o r i e s , a n d e a c h c a t e g o r y o f t e n p o i n t s t o a w i d e l y s c a t t e r e d s e l e c t i o n

    o f c a t e g o r i e s . "

    I n p a r t a s a c o n s e q u e n c e o f t h e s t r u c t u r e o f t h e t h e s a u r u s , n o n u m e r i c a l v a l u e f o r

    s e m a n t i c d i s t a n c e c a n t y p i c a l l y b e o b t a i n e d : r a t h e r , a l g o r i t h m s u s i n g t h e t h e s a u r u s

    c o m p u t e a d i s t a n c e i m p l i c i t l y a n d r e t u r n a b o o l e a n v a l u e o f ` c l o s e ' o r ` n o t c l o s e ' .

    2 . 2 . 2 M o r r i s a n d H i r s t ' s A l g o r i t h m

    W o r k i n g w i t h a n a b r i d g e d v e r s i o n o f R o g e t ' s T h e s a u r u s , M o r r i s a n d H i r s t

    1 9 9 1 i d e n t i e d

    v e t y p e s o f s e m a n t i c r e l a t i o n s b e t w e e n w o r d s . I n t h e i r a p p r o a c h , t w o w o r d s w e r e d e e m e d

    t o b e r e l a t e d t o o n e a n o t h e r , o r s e m a n t i c a l l y c l o s e , i f t h e i r b a s e f o r m s s a t i s f y a n y o n e o f

    t h e f o l l o w i n g c o n d i t i o n s :

    1 . t h e y h a v e a c a t e g o r y i n c o m m o n i n t h e i r i n d e x e n t r i e s ;

    2 . o n e h a s a c a t e g o r y i n i t s i n d e x t h a t c o n t a i n s a p o i n t e r t o a c a t e g o r y o f t h e o t h e r ;

    3 . o n e i s e i t h e r a l a b e l i n t h e o t h e r ' s i n d e x e n t r y o r i s i n a c a t e g o r y o f t h e o t h e r ;

    4 . t h e y a r e b o t h c o n t a i n e d i n t h e s a m e s u b c a t e g o r y ;

    5 . t h e y b o t h h a v e c a t e g o r i e s i n t h e i r i n d e x e n t r i e s t h a t p o i n t t o a c o m m o n c a t e g o r y .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    1 4 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    T h e s e r e l a t i o n s a c c o u n t f o r s u c h p a i r i n g s a s w i f e a n d m a r r i e d , c a r a n d d r i v i n g , b l i n d a n d

    s e e , r e a l i t y a n d t h e o r e t i c a l l y , b r u t a l a n d t e r r i e d

    O f t h e v e t y p e s o f r e l a t i o n s , p e r h a p s t h e m o s t i n t u i t i v e l y p l a u s i b l e o n e s | n a m e l y ,

    t h e r s t t w o i n t h e l i s t a b o v e | w e r e f o u n d t o v a l i d a t e o v e r 9 0 o f t h e i n t u i t i v e l e x i c a l r e -

    l a t i o n s h i p s t h a t t h e a u t h o r s u s e d a s a b e n c h m a r k i n t h e i r e x p e r i m e n t s s e e S e c t i o n 4 . 2 . 2 .

    I n a d d i t i o n t o t h e v e r e l a t i o n s p r e s e n t e d s o f a r , t w o w o r d s w i t h i d e n t i c a l b a s e f o r m s

    w e r e , n a t u r a l l y , a l s o c o n s i d e r e d r e l a t e d . L e s s t r i v i a l l y , M o r r i s a n d H i r s t c a m e t o a l l o w

    o n e t r a n s i t i v e l i n k w i t h r e s p e c t t o t h e i r r e l a t i o n s e t . T h a t i s , i f w o r d w

    1

    i s r e l a t e d t o

    w o r d w

    2

    , w o r d w

    2

    i s r e l a t e d t o w o r d w

    3

    , a n d w o r d w

    3

    i s r e l a t e d t o w o r d w

    4

    , t h e n w

    1

    w o u l d b e c o n s i d e r e d r e l a t e d t o w o r d w

    3

    b u t n o t t o w o r d w

    4

    . T h e i n t r o d u c t i o n o f l i m i t e d

    t r a n s i t i v i t y o f t h i s k i n d e n a b l e d t h e a u t h o r s t o r e l a t e , f o r i n s t a n c e , a f r a i d t o u n e a s i l y

    t h r o u g h t r o u b l e

    M o r r i s a n d H i r s t u s e d t h e i r m e t r i c f o r i d e n t i f y i n g a n d t r a c i n g p a t t e r n s o f l e x i c a l

    c o h e s i o n " t e r m e d l e x i c a l c h a i n s i n f r e e - r u n n i n g t e x t , a s w i l l b e d i s c u s s e d l a t e r i n t h e

    r e p o r t .

    2 . 2 . 3 O k u m u r a a n d H o n d a ' s A l g o r i t h m

    M o r r i s a n d H i r s t ' s w o r k o n u s e o f t h e s a u r u s f o r a n a l y z i n g l e x i c a l c o h e s i o n i n E n g l i s h

    i n s p i r e d O k u m u r a a n d H o n d a ' s i n v e s t i g a t i o n i n t o c o n s t r u c t i o n a n d a p p l i c a t i o n s o f l e x i c a l

    c h a i n s f o r J a p a n e s e

    O k u m u r a a n d H o n d a , 1 9 9 4

    A s f a r a s t h e d e t e r m i n a t i o n o f w o r d r e l a t e d n e s s i s c o n c e r n e d , O k u m u r a a n d H o n d a ' s

    m e t h o d c a n b e r e g a r d e d a s a r e s t r i c t i o n o f M o r r i s a n d H i r s t ' s : w h i l e t h e y u s e t h e J a p a n e s e

    t h e s a u r u s B u n r u i - g o i h y o , w h i c h i s s i m i l a r t o R o g e t ' s , o n l y t h e r s t o f t h e v e r e l a t i o n s

    l i s t e d i n t h e p r e v i o u s s u b s e c t i o n i s c o n s i d e r e d s u c i e n t f o r a p a i r o f w o r d s t o b e r e l a t e d .

    W e w i l l h a v e m o r e t o s a y a b o u t O k u m u r a a n d H o n d a ' s w o r k w h e n w e t a l k a b o u t

    a p p l i c a t i o n s i n C h a p t e r 4 .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 3 . A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k 1 5

    2 . 3 A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k

    2 . 3 . 1 B a c k g r o u n d

    A c c o r d i n g t o L e e e t a l .

    1 9 9 3 , a s e m a n t i c n e t w o r k i s b r o a d l y d e s c r i b e d a s a n y r e p r e -

    s e n t a t i o n i n t e r l i n k i n g n o d e s w i t h a r c s , w h e r e t h e n o d e s a r e c o n c e p t s a n d t h e l i n k s a r e

    v a r i o u s k i n d s o f r e l a t i o n s h i p s b e t w e e n c o n c e p t s . "

    T h e m a j o r i t y o f t h e m e t h o d s d i s c u s s e d i n t h e p r e s e n t a n d t h e f o l l o w i n g s e c t i o n u s e

    W o r d N e t

    M i l l e r e t a l . , 1 9 9 0 , F e l l b a u m , 1 9 9 8 , a b r o a d c o v e r a g e s e m a n t i c n e t w o r k c r e a t e d

    a s a n a t t e m p t t o m o d e l t h e l e x i c a l k n o w l e d g e o f a n a t i v e s p e a k e r o f E n g l i s h "

    R i c h a r d -

    s o n a n d S m e a t o n , 1 9 9 5 a . E n g l i s h n o u n s , v e r b s , a d j e c t i v e s , a n d a d v e r b s a r e o r g a n i z e d

    i n t o s y n o n y m s e t s s y n s e t s , e a c h r e p r e s e n t i n g o n e u n d e r l y i n g l e x i c a l c o n c e p t , t h a t a r e

    i n t e r l i n k e d w i t h a v a r i e t y o f r e l a t i o n s .

    2 . 3 . 1 . 1 N o u n P o r t i o n o f W o r d N e t

    T h e n o u n p o r t i o n o f W o r d N e t h a s f a i r l y r i c h c o n n e c t i v i t y a n d r e m a i n s b y f a r t h e m o s t

    d e v e l o p e d p a r t o f t h e n e t w o r k . I t s m o r e t h a n 6 0 , 5 0 0 s y n s e t s , r e p r e s e n t i n g o v e r 1 0 7 , 4 0 0

    n o u n s e n s e s , a r e l i n k e d b y o v e r 1 5 0 , 0 0 0 a r c s o f n i n e t y p e s c o r r e s p o n d i n g t o t h e n i n e

    r e l a t i o n s a d o p t e d b y W o r d N e t ' s c r e a t o r s s e e b e l o w .

    8

    T h e s u b s u m p t i o n h i e r a r c h y h y p e r n y m y h y p o n y m y c o n s t i t u t e s t h e b a c k b o n e o f t h e

    n o u n s u b n e t w o r k , a c c o u n t i n g f o r c l o s e t o 8 0 o f t h e l i n k s . A t t h e t o p o f t h e h i e r a r c h y

    a r e 1 1 a b s t r a c t c o n c e p t s , t e r m e d u n i q u e b e g i n n e r s , s u c h a s e n t i t y ` s o m e t h i n g h a v i n g

    c o n c r e t e e x i s t e n c e ; l i v i n g o r n o n l i v i n g ' , p s y c h o l o g i c a l f e a t u r e ` a f e a t u r e o f t h e m e n t a l

    l i f e o f a l i v i n g o r g a n i s m ' , a b s t r a c t i o n ` a c o n c e p t f o r m e d b y e x t r a c t i n g c o m m o n f e a t u r e s

    f r o m e x a m p l e s ' , s h a p e f o r m ` t h e s p a t i a l a r r a n g e m e n t o f s o m e t h i n g a s d i s t i n c t f r o m i t s

    s u b s t a n c e ' , e v e n t ` s o m e t h i n g t h a t h a p p e n s a t a g i v e n p l a c e a n d t i m e ' , e t c . H e n c e ,

    s t r i c t l y s p e a k i n g , t h e n o u n p o r t i o n c o n s i s t s o f e l e v e n s e p a r a t e h i e r a r c h i e s c o v e r i n g

    8

    T h e g u r e s g i v e n t h r o u g h o u t t h i s s u b s e c t i o n a r e f o r v e r s i o n 1 . 5 o f W o r d N e t M a r c h 1 9 9 5 .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    1 6 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    d i s t i n c t c o n c e p t u a l a n d l e x i c a l d o m a i n s "

    M i l l e r , 1 9 9 8 . T h e s e h i e r a r c h i e s a r e n o t e n t i r e l y

    d i s j o i n t , h o w e v e r , a n d d o n o t f o r m t r e e s i . e . , m u l t i p l e i n h e r i t a n c e i s a l l o w e d . T h e

    m a x i m u m d e p t h o f t h e n o u n h i e r a r c h y i s 1 6 n o d e s .

    T h e n i n e t y p e s o f r e l a t i o n s d e n e d o n t h e n o u n s u b n e t w o r k a r e a s f o l l o w s :

    h y p e r n y m y : t h e i s - a r e l a t i o n : e . g . , p l a n t i s a h y p e r n y m o f t r e e s i n c e t r e e i s - a p l a n t

    h y p o n y m y : t h e s u b s u m e s r e l a t i o n i n v e r s e o f h y p e r n y m y

    m e r o n y m y : t h e s e t o f t h r e e r e l a t i o n s t h a t c a n b e c o l l e c t i v e l y r e f e r r e d t o a s p a r t - o f :

    c o m p o n e n t - o b j e c t : e . g . , b r a n c h i s a m e r o n y m o f t r e e s i n c e b r a n c h i s a c o m p o -

    n e n t o f t r e e

    m e m b e r - c o l l e c t i o n : e . g . , t r e e i s a m e r o n y m o f f o r e s t s i n c e t r e e i s a m e m b e r o f

    f o r e s t

    s t u - o b j e c t : e . g . , a l u m i n u m i s a m e r o n y m o f a i r p l a n e s i n c e a l u m i n u m i s t h e s t u

    t h a t a i r p l a n e i s m a d e f r o m

    h o l o n y m y : t h e s e t o f t h r e e r e l a t i o n s t h a t c a n b e c o l l e c t i v e l y r e f e r r e d t o a s h a s - a a n d

    t h a t a r e t h e r e s p e c t i v e i n v e r s e s o f m e r o n y m y :

    o b j e c t - c o m p o n e n t : t h e i n v e r s e o f t h e c o m p o n e n t - o b j e c t

    c o l l e c t i o n - m e m b e r : t h e i n v e r s e o f t h e m e m b e r - c o l l e c t i o n

    o b j e c t - s t u : t h e i n v e r s e o f t h e s t u - o b j e c t

    a n t o n y m y : v e r y r o u g h l y , t h e c o m p l e m e n t - o f r e l a t i o n s e l f - i n v e r s e : e . g . , r i s e a n d f a l l

    a r e a n t o n y m s , a n d s o a r e b r o t h e r a n d s i s t e r

    F o r t h e s a k e o f c o m p l e t e n e s s , w e a l s o m e n t i o n t h e t e n t h r e l a t i o n , s y n o n y m y , w h i c h i s

    i n t r a n o d e a n d s e l f - i n v e r s e .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 3 . A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k 1 7

    2 . 3 . 2 C o m p u t i n g P a t h L e n g t h

    A n a t u r a l w a y t o e v a l u a t e s e m a n t i c s i m i l a r i t y i n a t a x o n o m y , g i v e n i t s g r a p h i c a l r e p -

    r e s e n t a t i o n , i s t o e v a l u a t e t h e d i s t a n c e b e t w e e n t h e n o d e s c o r r e s p o n d i n g t o t h e i t e m s

    b e i n g c o m p a r e d | t h e s h o r t e r t h e p a t h f r o m o n e n o d e t o a n o t h e r , t h e m o r e s i m i l a r t h e y

    a r e . G i v e n m u l t i p l e p a t h s , o n e t a k e s t h e l e n g t h o f t h e s h o r t e s t o n e "

    R e s n i k , 1 9 9 5 . T h e

    r s t a p p r o a c h p r e s e n t e d i n t h i s s e c t i o n f o l l o w s e x a c t l y t h i s m e t h o d o l o g y .

    2 . 3 . 2 . 1 R a d a e t a l . ' s S i m p l e E d g e C o u n t i n g

    R a d a a n d c o l l e a g u e s

    R a d a e t a l . , 1 9 8 9 , R a d a a n d B i c k n e l l , 1 9 8 9 d e s c r i b e a r e s e a r c h

    e o r t d i r e c t e d t o w a r d s i m p r o v i n g q u a l i t y o f a b i b l i o g r a p h i c i n f o r m a t i o n r e t r i e v a l s y s t e m

    i n a h i g h l y s p e c i c d o m a i n | b i o m e d i c a l l i t e r a t u r e . U n l i k e t h e o t h e r a p p r o a c h e s b e l o w ,

    w h i c h u s e W o r d N e t , R a d a e t a l . ' s c e n t r a l k n o w l e d g e s o u r c e i s M e S H M e d i c a l S u b j e c t

    H e a d i n g s , a h i e r a r c h i c a l s e m a n t i c n e t w o r k

    9

    o f o v e r 1 5 , 0 0 0 t e r m s u s e d i n i n d e x i n g o v e r

    v e m i l l i o n a r t i c l e s i n M e d l i n e , o n e o f t h e w o r l d ' s l a r g e s t b i b l i o g r a p h i c r e t r i e v a l s y s t e m s ,

    m a i n t a i n e d b y t h e N a t i o n a l L i b r a r y o f M e d i c i n e . T h e n e t w o r k ' s 1 5 , 0 0 0 t e r m s f o r m a n i n e -

    l e v e l h i e r a r c h y t h a t i n c l u d e s h i g h - l e v e l n o d e s s u c h a s a n a t o m y , o r g a n i s m , a n d d i s e a s e

    a n d i s b a s e d o n t h e b r o a d e r - t h a n r e l a t i o n s h i p . T h e b r o a d e r - t h a n r e l a t i o n i s q u i t e

    s i m i l a r t o t h e i n v e r s e o f i s - a , b u t o c c a s i o n a l l y a l s o i n c l u d e s s o m e o t h e r t y p e s o f l i n k s

    s u c h a s t h e i n v e r s e o f p a r t - o f . A s w i t h i s - a , ` b r o a d e r ' i t e m s a r e p l a c e d h i g h e r i n t h e

    t r e e .

    T h e p r i n c i p a l a s s u m p t i o n p u t f o r w a r d b y R a d a a n d c o l l e a g u e s i s t h a t t h e n u m b e r o f

    e d g e s b e t w e e n t e r m s i n t h e M e S H h i e r a r c h y i s a m e a s u r e o f c o n c e p t u a l d i s t a n c e b e t w e e n

    t e r m s " . T h e i r d i s t a n c e d i s t

    R e t a l

    t

    i

    ; t

    j

    b e t w e e n t w o t e r m s i s t h u s d e n e d s i m p l y a s

    d i s t

    R e t a l

    t

    i

    ; t

    j

    = m i n i m a l n u m b e r o f e d g e s i n a p a t h f r o m t

    i

    t o t

    j

    2 . 7

    A s w e s h a l l s e e i n S e c t i o n 4 . 5 . 1 , e v e n w i t h s u c h a s i m p l e d i s t a n c e f u n c t i o n , t h e a u t h o r s

    9

    M o r e p r e c i s e l y , M e S H i s w h a t i n i n f o r m a t i o n s c i e n c e i s c a l l e d a f a c e t e d t h e s a u r u s .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    1 8 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    w e r e a b l e t o o b t a i n s u r p r i s i n g l y g o o d r e s u l t s . I n p a r t , t h e i r s u c c e s s c a n b e e x p l a i n e d b y

    t h e f o l l o w i n g g e n e r a l o b s e r v a t i o n o f L e e e t a l .

    1 9 9 3 : I n t h e c o n t e x t o f Q u i l l i a n ' s s e m a n -

    t i c n e t w o r k s , s h o r t e s t p a t h l e n g t h s b e t w e e n t w o c o n c e p t s a r e n o t s u c i e n t t o r e p r e s e n t

    c o n c e p t u a l d i s t a n c e b e t w e e n t h o s e c o n c e p t s . H o w e v e r e m p h a s i s o u r s , w h e n t h e p a t h s

    a r e r e s t r i c t e d t o i s - a l i n k s , t h e s h o r t e s t p a t h l e n g t h d o e s m e a s u r e c o n c e p t u a l d i s t a n c e . "

    A n o t h e r c o m p o n e n t o f t h e i r s u c c e s s i s c e r t a i n l y t h e a f o r e m e n t i o n e d s p e c i c i t y o f t h e

    d o m a i n , w h i c h e n s u r e s r e l a t i v e h o m o g e n e i t y o f t h e h i e r a r c h y .

    2 . 3 . 2 . 2 H i r s t a n d S t - O n g e ' s M e d i u m - S t r o n g R e l a t i o n s

    I n a n a t t e m p t t o ` p o r t ' M o r r i s a n d H i r s t ' s l e x i c a l c h a i n i n g a l g o r i t h m t o a n o n - l i n e l e x i c a l

    k n o w l e d g e b a s e , H i r s t a n d S t - O n g e 1 9 9 8 ; S t - O n g e , 1 9 9 5 d i s t i n g u i s h e d t h r e e m a j o r t y p e s

    o f r e l a t i o n s b e t w e e n n o u n s i n W o r d N e t .

    1 0

    T h e e x t r a - s t r o n g r e l a t i o n h o l d s b e t w e e n a

    w o r d a n d i t s l i t e r a l r e p e t i t i o n . A p a i r o f w o r d s i s s t r o n g l y r e l a t e d i n o n e o f t h e f o l l o w i n g

    c a s e s :

    1 . t h e t w o w o r d s h a v e a s y n s e t i n c o m m o n t h e p a i r h u m a n a n d p e r s o n i s a n e x a m p l e

    o f t h i s s o r t ;

    2 . t h e t w o w o r d s a r e a s s o c i a t e d w i t h t w o d i e r e n t s y n s e t s w h i c h a r e c o n n e c t e d b y

    a h o r i z o n t a l

    1 1

    l i n k a n e x a m p l e h e r e i s p r e c u r s o r a n d s u c c e s s o r ;

    3 . t h e r e i s a n y k i n d o f l i n k a t a l l b e t w e e n a s y n s e t a s s o c i a t e d w i t h e a c h w o r d " b u t ,

    i n a d d i t i o n , o n e w o r d i s a c o m p o u n d o r a p h r a s e t h a t i n c l u d e s t h e o t h e r e . g . ,

    s c h o o l a n d p r i v a t e s c h o o l

    1 0

    T h e o r i g i n a l i d e a s a n d d e n i t i o n s i n c l u d i n g t h o s e f o r t h e d i r e c t i o n o f l i n k s | s e e b e l o w c o n t a i n e d

    i n

    H i r s t a n d S t - O n g e , 1 9 9 8 a r e s u p p o s e d t o a p p l y t o a l l p a r t s o f s p e e c h a n d t h e e n t i r e r a n g e o f

    r e l a t i o n s f e a t u r e d i n t h e W o r d N e t o n t o l o g y t h e s e i n c l u d e c a u s e , p e r t i n e n c e , a l s o s e e , e t c . . L i k e o t h e r

    r e s e a r c h e r s , h o w e v e r , t h e y h a d t o r e s o r t t o t h e n o u n s u b n e t w o r k o n l y . I n w h a t f o l l o w s , t h e r e f o r e , w e w i l l

    u s e a p p r o p r i a t e l y r e s t r i c t e d v e r s i o n s o f t h e i r n o t i o n s .

    1 1

    A n t o n y m y , f r o m t h e l i s t i n S e c t i o n 2 . 3 . 1 .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 3 . A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k 1 9

    F i n a l l y , t h e y p o s t u l a t e d t h a t t w o w o r d s a r e r e l a t e d i n a m e d i u m - s t r o n g , o r r e g u l a r ,

    f a s h i o n e . g . , c a r r o t a n d a p p l e i f t h e r e e x i s t s a n a l l o w a b l e p a t h c o n n e c t i n g a s y n s e t

    a s s o c i a t e d w i t h e a c h w o r d . A p a t h i s a l l o w a b l e i f i t c o n t a i n s n o m o r e t h a n v e l i n k s

    a n d c o n f o r m s t o o n e o f t h e e i g h t p a t t e r n s d e s c r i b e d i n

    H i r s t a n d S t - O n g e , 1 9 9 8 . T h e

    j u s t i c a t i o n s o f t h e p a t t e r n s a r e g r o u n d e d i n p s y c h o l i n g u i s t i c t h e o r i e s c o n c e r n i n g t h e

    i n t e r p l a y o f g e n e r a l i z a t i o n , s p e c i a l i z a t i o n , a n d c o o r d i n a t i o n ; h o w e v e r , b o t h t h e i r e x a c t

    f o r m u l a t i o n a n d t h e c o n c r e t e s h a p e s o f t h e a l l o w a b l e p a t h s a r e o u t s i d e o f t h e s c o p e

    o f t h i s r e p o r t . A l l w e n e e d t o k n o w f o r t h e p u r p o s e s o f s u b s e q u e n t d i s c u s s i o n i s t h a t

    a n a l l o w a b l e p a t h m a y i n c l u d e m o r e t h a n o n e l i n k a n d t h a t t h e d i r e c t i o n s o f l i n k s o n

    t h e s a m e p a t h m a y v a r y a m o n g h o r i z o n t a l , u p w a r d h y p o n y m y a n d m e r o n y m y , a n d

    d o w n w a r d h y p e r n y m y a n d h o l o n y m y

    I n H i r s t a n d S t - O n g e ' s f r a m e w o r k , e x t r a - s t r o n g r e l a t i o n s h a v e p r e c e d e n c e o v e r

    s t r o n g r e l a t i o n s , a n d s t r o n g r e l a t i o n s o u t w e i g h m e d i u m - s t r o n g o n e s . A l s o , b y d e n i -

    t i o n , t h e r e i s n o ` c o m p e t i t i o n ' w i t h i n t h e r s t t w o c a t e g o r i e s . T h i s , h o w e v e r , i s n o t t r u e

    o f m e d i u m - s t r o n g r e l a t i o n s | a n d t h i s e x p l a i n s w h y t h e m e t h o d i s p r e s e n t e d i n t h i s

    s e c t i o n . E a c h p a t h i s a s s i g n e d a w e i g h t g i v e n b y t h e f o l l o w i n g f o r m u l a :

    w e i g h t = C , p a t h l e n g t h , k n u m b e r o f c h a n g e s o f d i r e c t i o n ; 2 . 8

    w h e r e C a n d k a r e c o n s t a n t s . T h e i n t u i t i o n b e h i n d t h e f o r m u l a i s t h a t t h e l o n g e r t h e

    p a t h a n d t h e m o r e c h a n g e s o f d i r e c t i o n , t h e l o w e r t h e w e i g h t " . E v i d e n t l y , E q u a t i o n 2 . 8

    i n d u c e s a p a r t i a l

    1 2

    d i s t a n c e f u n c t i o n o n t h e s p a c e o f W o r d N e t n o u n e n t r i e s , w h i c h c a n

    b e m a d e t o t a l a n d c o m p u t a b l e i n t h e s e n s e o f C h u r c h , f o r i n s t a n c e , b y a s s i g n i n g a l l

    e x t r a - s t r o n g r e l a t i o n s t h e v a l u e o f 3 C , s t r o n g r e l a t i o n s t h e v a l u e o f 2 C , m e d i u m -

    s t r o n g r e l a t i o n s t h e w e i g h t o f t h e c o r r e s p o n d i n g p a t h , a n d w e a k r e l a t i o n s t h e v a l u e o f

    0

    1 2

    A g a i n , b e c a u s e o f t h e t a s k a t h a n d , H i r s t a n d S t - O n g e d i d n o t r e q u i r e t h a t a n y t w o n o d e s b e

    c o m m e n s u r a t e . M o r e p r e c i s e l y , a r e l a t i o n n o t f a l l i n g i n t o a n y o f t h e t h r e e c a t e g o r i e s g i v e n a b o v e w a s

    d e c l a r e d w e a k a n d e l i m i n a t e d f r o m f u r t h e r c o n s i d e r a t i o n .

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 0 C h a p t e r 2 . R e c e n t A p p r o a c h e s t o M e a s u r i n g S e m a n t i c R e l a t e d n e s s

    2 . 3 . 3 S c a l i n g t h e N e t w o r k

    D e s p i t e i t s a p p a r e n t s i m p l i c i t y , a w i d e l y a c k n o w l e d g e d p r o b l e m w i t h t h e e d g e c o u n t i n g

    a p p r o a c h i s t h a t i t t y p i c a l l y r e l i e s o n t h e n o t i o n t h a t l i n k s i n t h e t a x o n o m y r e p r e s e n t

    u n i f o r m d i s t a n c e s " , w h i c h i s t y p i c a l l y n o t t r u e : t h e r e i s a w i d e v a r i a b i l i t y i n t h e ` d i s -

    t a n c e ' c o v e r e d b y a s i n g l e t a x o n o m i c l i n k , p a r t i c u l a r l y w h e n c e r t a i n s u b - t a x o n o m i e s e . g . ,

    b i o l o g i c a l c a t e g o r i e s a r e m u c h d e n s e r t h a n o t h e r s "

    R e s n i k , 1 9 9 5 . R e s n i k u s e s r a b b i t

    e a r s i s - a t e l e v i s i o n a n t e n n a a s a n e x a m p l e o f a l i n k t h a t c o v e r s a n i n t u i t i v e l y n a r r o w d i s -

    t a n c e a n d p h y t o p l a n k t o n i s - a l i v i n g t h i n g a s a n e x a m p l e o f o n e c o v e r i n g i n t u i t i v e l y w i d e

    d i s t a n c e .

    1 3

    T h e a p p r o a c h e s d i s c u s s e d b e l o w d e m o n s t r a t e a t t e m p t s u n d e r t a k e n b y v a r i o u s

    r e s e a r c h e r s t o o v e r c o m e t h i s p r o b l e m .

    2 . 3 . 3 . 1 S u s s n a ' s D e p t h - R e l a t i v e S c a l i n g

    I n S u s s n a ' s

    1 9 9 3 , 1 9 9 7 a p p r o a c h , e a c h e d g e i n t h e W o r d N e t n o u n n e t w o r k i s c o n s t r u e d

    a s c o n s i s t i n g o f t w o a r c s r e p r e s e n t i n g i n v e r s e r e l a t i o n s s e e S e c t i o n 2 . 3 . 1 . E a c h r e l a t i o n r

    h a s a w e i g h t o r a r a n g e m i n

    r

    ; m a x

    r

    o f w e i g h t s a s s o c i a t e d w i t h i t : a l l a n t o n y m y a r c s g e t

    t h e v a l u e o f m i n

    r

    = m a x

    r

    = 2 5 , h y p e r n y m y , h y p o n y m y , h o l o n y m y , a n d m e r o n y m y h a v e

    w e i g h t s b e t w e e n m i n

    r

    = 1 a n d m a x

    r

    = 2

    1 4

    S i n c e s y n o n y m y i s a n i n t r a n o d e r e l a t i o n , i t s

    n o n - e x i s t e n t a r c s g e t w e i g h t 0 . T h e p o i n t i n t h e r a n g e f o r a r e l a t i o n r a r c f r o m n o d e

    c

    1

    t o n o d e c

    2

    d e p e n d s o n t h e n u m b e r n

    r

    o f a r c s o f t h e s a m e t y p e l e a v i n g c

    1

    ; n a m e l y ,

    w c

    1

    !

    r

    c

    2

    = m a x

    r

    ,

    m a x

    r

    , m i n

    r

    n

    r

    c

    1

    2 . 9

    T h i s i s t h e t y p e

    1 5

    - s p e c i c f a n o u t f a c t o r , w h i c h , a c c o r d i n g t o S u s s n a , r e e c t s d i l u t i o n o f

    t h e s t r e n g t h o f c o n n o t a t i o n b e t w e e n a s o u r c e a n d t a r g e t n o d e " a n d t a k e s i n t o a c c o u n t

    1 3

    B o t h e x a m p l e s a r e f r o m R e s n i k

    1 9 9 5 , w h o p r e s u m a b l y u s e d a n e a r l i e r v e r s i o n o f W o r d N e t . A c -

    c o r d i n g t o W o r d N e t 1 . 5 , p h y t o p l a n k t o n i s - a p l a n t i s - a l i v i n g t h i n g ; h o w e v e r , w e b e l i e v e t h a t h i s p o i n t s t i l l

    r e m a i n s v a l i d : c o n s i d e r , f o r e x a m p l e , w h i t e e l e p h a n t i s - a p o s s e s s i o n h o m e ` t h e c o u n t r y o r s t a t e o r c i t y

    w h e r e y o u l i v e ' i s - a l o c a t i o n ` a p o i n t o r e x t e n t i n s p a c e ' , o r e a r t h ` t h e a b o d e o f m o r t a l s a s c o n t r a s t e d

    w i t h h e a v e n o r h e l l ' i s - a l o c a t i o n ` a p o i n t o r e x t e n t i n s p a c e ' .

    1 4

    E x p e r i m e n t s p r o v e d t h e p r e c i s e d e t a i l s o f t h e w e i g h t i n g s c h e m e t o b e m a t e r i a l o n l y i n n e - t u n i n g

    t h e p e r f o r m a n c e .

    1 5

    H e r e t y p e r e f e r s t o t h e t y p e o f t h e r e l a t i o n , i . e . , r

  • 7/28/2019 Lexical Semantic Relatedness and Its Application in Natural Language Processing

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    2 . 3 . A p p r o a c h e s U s i n g a S e m a n t i c N e t w o r k 2 1

    t h e p o s s i b l e a s y m m e t r y b e t w e e n t h e t w o n o d e s , w h e r e t h e s t r e n g t h o f c o n n o t a t i o n i n

    o n e d i r e c t i o n d i e r s f r o m t h a t i n t h e o t h e r d i r e c t i o n " . T h e t w o i n v e r s e w e i g h t s f o r a n

    e d g e a r e a v e r a g e d a n d s c a l e d b y d e p t h d o f t h e e d g e w i t h i n t h e o v e r a l l ` t r e e ' " s e e

    S e c t i o n 5 . 4 . 1 . 2 . T h e k e y m o t i v a t i o n f o r s c a l i n g i s S u s s n a ' s o b s e r v a t i o n t h a t s i b l i n g -

    c o n c e p t s d e e p e r i n t h e t r e e a p p e a r t o b e m o r e c l o s e l y r e l a t e d t o o n e a n o t h e r t h a n t h o s e

    h i g h e r i n t h e t r e e . T h e f o r m u l a f o r t h e d i s t a n c e b e t w e e n a d j a c e n t n o d e s c

    1