위의어의 위협: 언어학적으로 동기 부여된 하이퍼니미 검출을 위한 포병

하이퍼니미(Hypernymy) 관계의 자동 식별을 위한 많은 방법들이 개발되었는데, 이들 대부분은 단어 분포에 의존하고 있습니다. 본 연구에서는 문맥 유형과 특성 가중치가 다른 여러 분포 의미 모델을 사용하여 이러한 비지도 학습 방법들을 광범위하게 조사하였습니다. 우리는 각 방법들의 언어학적 동기에 기반하여 성능을 분석하였습니다. 최신 지도 학습 방법들과의 비교를 통해, 지도 학습 방법들이 일반적으로 비지도 학습 방법들보다 우수한 성능을 보이는 반면, 훈련 데이터의 분포에 민감하여 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타났습니다. 비지도 학습 방법들은 일반적인 언어학적 가설에 기반하며 훈련 데이터에 독립적이기 때문에 더 견고하며, 따라서 하이퍼니미 검출에서 여전히 유용한 도구입니다.