Taking into account semantic similarities in correspondence analysis

Détails

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Etat: Public
Version: Author's accepted manuscript
ID Serval
serval:BIB_2C96D064DF5B
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Collection
Publications
Titre
Taking into account semantic similarities in correspondence analysis
Titre de la conférence
Proceedings of the Workshop on Computational Methods in the Humanities 2018 (COMHUM 2018)
Auteur(s)
Egloff Mattia, Bavaud François
Editeur
CEUR Workshop Proceedings
Adresse
Lausanne
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2018
Peer-reviewed
Oui
Editeur scientifique
Piotrowski Michael
Volume
2314
Pages
45-51
Langue
anglais
Résumé
Term-document matrices feed most distributional approaches to quantitative textual studies, without consideration for the semantic similarities between terms, whose presence arguably reduce the content variety. This contribution presents a formalism remedying this omission, and makes an explicit use of the semantic similarities as extracted from WordNet. A case study in similarity-reduced correspondence analysis illustrates the proposal.
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Création de la notice
28/01/2019 20:24
Dernière modification de la notice
20/08/2019 14:11
Données d'usage