Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition

Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition Evocation – a phenomenon of sense associations going beyond standard (lexico)-semantic relations – is difficult to recognise for natural language processing systems. Machine learning models give predictions which ar...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Marek Maziarz, Ewa Rudnicka
Format: Article
Language:English
Published: Institute of Slavic Studies, Polish Academy of Sciences 2020-12-01
Series:Cognitive Studies | Études cognitives
Subjects:
Online Access:https://journals.ispan.edu.pl/index.php/cs-ec/article/view/2325
_version_ 1797695262589714432
author Marek Maziarz
Ewa Rudnicka
author_facet Marek Maziarz
Ewa Rudnicka
author_sort Marek Maziarz
collection DOAJ
description Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition Evocation – a phenomenon of sense associations going beyond standard (lexico)-semantic relations – is difficult to recognise for natural language processing systems. Machine learning models give predictions which are only moderately correlated with the evocation strength. It is believed that ordinary graph measures are not as good at this task as methods based on vector representations. The paper proposes a new method of enriching the WordNet structure with weighted polysemy and gloss links, and proves that Dijkstra’s algorithm performs equally as well as other more sophisticated measures when set together with such expanded structures.   Rozszerzenie WordNetu o glosy i relacje polisemiczne na potrzeby rozpoznawania siły ewokacji Ewokacja – zjawisko skojarzeń zmysłowych wykraczających poza standardowe (leksykalne) relacje semantyczne – jest trudne do rozpoznania dla systemów przetwarzania języka naturalnego. Modele uczenia maszynowego dają prognozy tylko umiarkowanie skorelowane z siłą ewokacji. Uważa się, że zwykłe miary grafowe nie są tak dobre w tym zadaniu, jak metody oparte na reprezentacjach wektorowych. Proponujemy nową metodę wzbogacania struktury WordNet o polisemie ważone i linki połysku i udowadniamy, że algorytm Dijkstry zestawiony z tak rozbudowanymi strukturami działa a także inne, bardziej wyrafinowane środki.
first_indexed 2024-03-12T03:09:52Z
format Article
id doaj.art-0f3e03d9cbcc4fbaae2d562f9acf986f
institution Directory Open Access Journal
issn 2392-2397
language English
last_indexed 2024-03-12T03:09:52Z
publishDate 2020-12-01
publisher Institute of Slavic Studies, Polish Academy of Sciences
record_format Article
series Cognitive Studies | Études cognitives
spelling doaj.art-0f3e03d9cbcc4fbaae2d562f9acf986f2023-09-03T14:28:53ZengInstitute of Slavic Studies, Polish Academy of SciencesCognitive Studies | Études cognitives2392-23972020-12-012010.11649/cs.2325Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength RecognitionMarek Maziarz0Ewa Rudnicka1Politechnika Wrocławska [Wrocław University of Science and Technology], WrocławPolitechnika Wrocławska [Wrocław University of Science and Technology], Wrocław Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition Evocation – a phenomenon of sense associations going beyond standard (lexico)-semantic relations – is difficult to recognise for natural language processing systems. Machine learning models give predictions which are only moderately correlated with the evocation strength. It is believed that ordinary graph measures are not as good at this task as methods based on vector representations. The paper proposes a new method of enriching the WordNet structure with weighted polysemy and gloss links, and proves that Dijkstra’s algorithm performs equally as well as other more sophisticated measures when set together with such expanded structures.   Rozszerzenie WordNetu o glosy i relacje polisemiczne na potrzeby rozpoznawania siły ewokacji Ewokacja – zjawisko skojarzeń zmysłowych wykraczających poza standardowe (leksykalne) relacje semantyczne – jest trudne do rozpoznania dla systemów przetwarzania języka naturalnego. Modele uczenia maszynowego dają prognozy tylko umiarkowanie skorelowane z siłą ewokacji. Uważa się, że zwykłe miary grafowe nie są tak dobre w tym zadaniu, jak metody oparte na reprezentacjach wektorowych. Proponujemy nową metodę wzbogacania struktury WordNet o polisemie ważone i linki połysku i udowadniamy, że algorytm Dijkstry zestawiony z tak rozbudowanymi strukturami działa a także inne, bardziej wyrafinowane środki. https://journals.ispan.edu.pl/index.php/cs-ec/article/view/2325evocationWordNetglossespolysemyevocation strengthsemantic relations
spellingShingle Marek Maziarz
Ewa Rudnicka
Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
Cognitive Studies | Études cognitives
evocation
WordNet
glosses
polysemy
evocation strength
semantic relations
title Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
title_full Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
title_fullStr Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
title_full_unstemmed Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
title_short Expanding WordNet with Gloss and Polysemy Links for Evocation Strength Recognition
title_sort expanding wordnet with gloss and polysemy links for evocation strength recognition
topic evocation
WordNet
glosses
polysemy
evocation strength
semantic relations
url https://journals.ispan.edu.pl/index.php/cs-ec/article/view/2325
work_keys_str_mv AT marekmaziarz expandingwordnetwithglossandpolysemylinksforevocationstrengthrecognition
AT ewarudnicka expandingwordnetwithglossandpolysemylinksforevocationstrengthrecognition