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2013 | OriginalPaper | Chapter

Serelex: Search and Visualization of Semantically Related Words

Authors : Alexander Panchenko, Pavel Romanov, Olga Morozova, Hubert Naets, Andrey Philippovich, Alexey Romanov, Cédrick Fairon

Published in: Advances in Information Retrieval

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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We present Serelex, a system that provides, given a query in English, a list of semantically related words. The terms are ranked according to an original semantic similarity measure learnt from a huge corpus. The system performs comparably to dictionary-based baselines, but does not require any semantic resource such as WordNet. Our study shows that users are completely satisfied with 70% of the query results.

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Metadata
Title
Serelex: Search and Visualization of Semantically Related Words
Authors
Alexander Panchenko
Pavel Romanov
Olga Morozova
Hubert Naets
Andrey Philippovich
Alexey Romanov
Cédrick Fairon
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-642-36972-8

Electronic ISBN: 978-3-642-36973-5

Copyright Year: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-36973-5_97