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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Overview of the NLPCC 2017 Shared Task: Chinese Word Semantic Relation Classification

verfasst von : Yunfang Wu, Minghua Zhang

Erschienen in: Natural Language Processing and Chinese Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Word semantic relation classification is a challenging task for natural language processing, so we organize a semantic campaign on this task at NLPCC 2017. The dataset covers four kinds of semantic relations (synonym, antonym, hyponym and meronym), and there are 500 word pairs per category. Together 17 teams submit their results. In this paper, we describe the data construction and experimental setting, make an analysis on the evaluation results, and make a brief introduction to some of the participating systems.

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Literatur
Shi, J., Wu, Y., Qiu, L., Lv, X.: Chinese lexical semantic similarity computation based on large-scale corpus. J. Chin. Inf. Process. 27(1), 1–6 (2013)
Girju, R., Nakov, P., Nastase, V., Szpakowicz, S., Turney, P., Yuret, D.: SemEval-2007 task 04: classification of semantic relations between nominals. In: International Workshop on Semantic Evaluations (2007)
Hendrickx, I., Su, N.K., Kozareva, Z., Nakov, P., Pennacchiotti, M., Romano, L., et al.: SemEval-2010 task 8: multi-way classification of semantic relations between pairs of nominals. In: The Workshop on Semantic Evaluations: Recent Achievements & Future Directions (2009)
Zhou, P., Shi, W., Tian, J., Qi, Z., Li, B., Hao, H., et al.: Attention-based bidirectional long short-term memory networks for relation classification. In: Proceedings of ACL-2016 (2016)
Wang, L., Cao, Z., Melo, G.D., Liu, Z.: Relation classification via multi-level attention CNNs. IN: Proceedings of ACL-2016 (2016)
Li, C., Ma, T., Cheng, J., Xu, B.: Classification of word semantic relations via combining vector with linguistic knowledge and resource. IN: Proceedings of NLPCC-2017 (2017)
Shijia, E., Jia, S., Xiang Y.: Study on the Chinese word semantic relation classification with word embedding. IN: Proceedings of NLPCC-2017 (2017)
Zhou, Y., Lan, M., Wu, Y.: Effective semantic relationship classification of context-free Chinese words with simple surface and embedding features. In: Proceedings of NLPCC-2017 (2017)
Metadaten
Titel
Overview of the NLPCC 2017 Shared Task: Chinese Word Semantic Relation Classification
verfasst von
Yunfang Wu
Minghua Zhang
Copyright-Jahr
2018
Buch
Natural Language Processing and Chinese Computing

Print ISBN: 978-3-319-73617-4

Electronic ISBN: 978-3-319-73618-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-73618-1_81