Plongement de métrique pour le calcul de similarité sémantique à l'échelle

Julien Subercaze (1) , Christophe Gravier (1) , Frederique Laforest (1)

1 LHC - Laboratoire Hubert Curien

Plongement de métrique pour le calcul de similarité sémantique à l'échelle Résumé. In this paper, we explore the embedding of the shortest-path metrics from a knowledge base (Wordnet) into the Hamming hypercube, in order to enhance the computation performance. We show that, although an isometric embedding is untractable, it is possible to achieve good non-isometric embeddings. We report a speedup of three orders of magnitude for the task of computing Leacock and Chodorow (LCH) similarities while keeping strong correlations.

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Julien Subercaze, Christophe Gravier, Frederique Laforest. Plongement de métrique pour le calcul de similarité sémantique à l'échelle. 16 èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2016, Jan 2016, Reims, France. ⟨hal-01254852⟩