Resumen de Evaluación de Modelos Semánticos Distribucionales para la Extracción de Relaciones Semánticas Activadas por Ríos con Nombre Propio de un Corpus Especializado de Pequeño Tamaño

Juan Rojas Garcia, Pamela Faber Benítez

• español

  EcoLexicon (http://ecolexicon.ugr.es) es una base de conocimiento terminológica sobre el medioambiente, cuyo diseño permite la contextualización geográfica de los ríos con nombre propio (RNP) (v.gr., Río Nilo). Se aplicaron modelos semánticos distribucionales (MSD) a un corpus especializado de pequeño tamaño para extraer los términos relacionados con los RNP y sus relaciones semánticas. Puesto que el funcionamiento de los MSD depende de la configuración de sus parámetros, y su evaluación en corpus especializados de pequeño tamaño ha sido menos explorada, en este artículo se identifica la combinación de parámetros adecuada para extraer las relaciones semánticas tiene_lugar_en, afecta y localizado_en, activadas frecuentemente por los RNP. Los MSD se evalúan con tres conjuntos de datos anotados manualmente. Los resultados indican que, para un corpus de pequeño tamaño: los modelos basados en recuentos con la medida de asociación log-likelihood superan a los modelos predictivos; y la representación de una relación específica depende del tamaño de la ventana contextual.

• English

  EcoLexicon (http://ecolexicon.ugr.es) is a terminological knowledge base on environmental science, whose design permits the geographic contextualization of data. For the geographic contextualization of landform concepts such as named rivers (e.g., Nile River), distributional semantic models (DSMs) were applied to a small-sized, specialized corpus to extract the terms related to each named river mentioned in it and their semantic relations. Since the construction of DSMs is highly parameterized and their evaluation in small specialized corpora has received little attention, this paper identified parameter combinations in DSMs suitable for the extraction of the semantic relations takes_place_in, affects, and located_at, frequently held by named rivers in the corpus. The models were thus evaluated using three gold standard datasets. The results showed that, for a small-sized corpus, count-based models outperformed prediction-based ones with the log-likelihood association measure, and the detection of a specific relation depended largely on the context window size. |