【24h】

Measuring Adjective Spaces

机译:测量形容空间

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摘要

In this article, we use the model adjectives using a vector space model. We further employ three different dimension reduction methods, the Principal Component Analysis (PCA), the Self-Organizing Map (SOM), and the Neighbor Retrieval Visualizer (NeRV) in the projection and visualization task, using antonym test for evaluation. The results show that while the results between the three methods are comparable, the NeRV performs best of the three, and all of them are able to preserve meaningful information for further analysis.
机译:在本文中,我们使用带有向量空间模型的模型形容词。我们在投影和可视化任务中进一步采用了三种不同的降维方法:主成分分析(PCA),自组织图(SOM)和邻居检索可视化器(NeRV),并使用反义词测试进行评估。结果表明,尽管这三种方法之间的结果是可比的,但NeRV在这三种方法中表现最好,并且所有方法都能够保留有意义的信息以供进一步分析。

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