this is for holding javascript data
Andrew Krizhanovsky edited section_begin_definition_textit_w__.tex
about 8 years ago
Commit id: a964ec7a7a7dd899f81ee6c176d11b343ca3e40e
deletions | additions
diff --git a/section_begin_definition_textit_w__.tex b/section_begin_definition_textit_w__.tex
index 0d4706c..cbba110 100644
--- a/section_begin_definition_textit_w__.tex
+++ b/section_begin_definition_textit_w__.tex
...
\textit{Степень центральности синонима $w$ в синсете $s$} (degree centrality of synset)~--- /проще описать процедуру вычисления, чем дать определение.../
\end{definition}
Пусть $sim_i$ -- расстояние между элементами разбиения $p_i$, $sim_i(v,1), sim_i(v, 2)$ -- расстояния между одним из элементов разбиения и множеством, являющимся объединением другого элемента и слова $v$.
Определим \textbf{степень центральности синонима} $w$ в синсете $s$ через процедуру вычисления этой степени:
\begin{enumerate}
\item
Input data: $L$~--- list of synonyms (synset) Вычитаем из синсета $s$ слово $w$.
\item (Рассматриваем все возможные разбиения)
\item Split L to two subsets: $l_1$ and $l_2$. Известно, что оба этих списка являются синсетами (synset) для одного и того же слова $w$.
(Можно рассмотреть аналогичные списки антонимов, гиперонимов...)
\item Обойти все слова в словаре. Для каждого слова $w$:
\item Вычислить расстояние между двумя подмножествами слов с помощью функции n_similarity так: $sim_0 = model.n\_similarity (l_1, l_2)$
\item То же, но заданное слово $w$ добавляется к первому подмножеству: $sim_1 = model.n\_similarity (l_1 + w, l_2)$