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Vector-based similarity measurements for historical figures

机译:基于向量的历史人物相似度测量

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摘要

Historical interpretation benefits from identifying analogies among famous people: Who are the Lincolns, Einsteins, Hitlers, and Mozarts? As a knowledge source that benefits many applications in language processing and knowledge representation, Wikipedia provides the information we need to make such comparisons. We investigate several approaches to convert the Wikipedia pages of approximately 600,000 historical figures into vector representations to quantify similarity.
机译:历史解释得益于识别名人之间的类比:林肯,爱因斯坦,希特勒和莫扎特是谁?作为使语言处理和知识表示中的许多应用受益的知识源,Wikipedia提供了进行此类比较所需的信息。我们研究了几种方法,可以将大约600,000个历史人物的Wikipedia页面转换为矢量表示形式,以量化相似性。

著录项

  • 来源
    《Information Systems》 |2017年第3期|163-174|共12页
  • 作者单位

    SUNY Stony Brook, Dept Comp Sci, 100 Nicolls Rd, Stony Brook, NY 11794 USA;

    SUNY Stony Brook, Dept Comp Sci, 100 Nicolls Rd, Stony Brook, NY 11794 USA;

    SUNY Stony Brook, Dept Comp Sci, 100 Nicolls Rd, Stony Brook, NY 11794 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Vector representations; People similarity; Deepwalk;

    机译:向量表示法;人员相似度;深空漫游;

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