NLPにおける上位語関係（hypernymy）の基本的な役割は、この関係を自動的に識別する多くの手法の開発を促進してきました。これらの手法の大部分は単語の分布に依存しています。本研究では、文脈タイプと特徴量重み付けが異なる複数の意味分布モデルを使用して、多数の無監督測定法を調査します。各手法の言語学的動機に基づいて性能を分析し、最先端の有監督手法との比較を行います。結果として、有監督手法は一般的に無監督手法よりも優れた性能を示すものの、訓練データの分布に敏感であるため信頼性が損なわれることがわかりました。無監督測定法は一般的な言語学的仮説に基づいており、訓練データに依存しないため、より堅牢であり、上位語関係検出において依然として有用な手段となっています。