摘要

在本文中，我们提出了名为 EXPR 的系统，用于参与 SemEval 2018 的上位词发现任务。该任务旨在从文本语料库中识别上位词关系。我们的方法结合了基于路径的策略与分布语义策略。首先，利用依存句法分析器对语料库进行分析，提取候选上位词，并将其依存路径表示为特征向量。随后，将该特征向量与通过 Wikipedia 预训练词嵌入模型获得的特征向量进行拼接。拼接后的特征向量输入至监督式机器学习模型，用于训练分类器。该分类器能够对新的候选上位词进行判断，识别其是否为真正的上位词。实验结果表明，本系统在发现未包含在标准上位词集合（gold hypernyms）中的新上位词方面表现优异。