<div dir="ltr">I send you this mail to inform you about my recent publications within the topic of semantic relatedness.<div><br><div>[1] Hadj Taieb, M. A., Ben Aouicha, M., and Ben Hamadou, A. Computing semantic relatedness using wikipedia features. Knowl.-Based Syst. 50 (2013), 260278. <a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705113001913">(pdf)</a></div>
</div><div><br></div><div><br></div><div><div>[2] Hadj Taieb, M. A., Ben Aouicha, M., and Ben Hamadou, A. A new semantic relatedness measurement using wordnet features. Knowl.</div><div>Inf. Syst. (2013). <a href="http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10115-013-0672-4">(pdf)</a></div>
</div><div><br></div><div>Many thanks</div><div><br></div><div>Mohamed Ali HADJ TAIEB</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">2013/10/6 Ted Pedersen <span dir="ltr"><<a href="mailto:tpederse@d.umn.edu" target="_blank">tpederse@d.umn.edu</a>></span><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Greetings all,<br>
<br>
I'm preparing a tutorial on measuring semantic similarity and<br>
relatedness between concepts, My particular focus is on methods that<br>
do this using ontologies or other (at least somewhat) structured<br>
resources (like Wikipedia, folksonomies, etc.) and that also have<br>
freely available software associated with them (or at least a web<br>
demo).<br>
<br>
While it's a very interesting area, this particular tutorial won't<br>
include purely distributional approaches (due to time constraints), so<br>
I'm looking for methods and software that use some sort of resource<br>
like WordNet, Wikipedia, medical ontologies, Freebase, etc. to arrive<br>
at measurements of semantic similarity or relatedness between pairs of<br>
concepts.<br>
<br>
What follows is my current list, based not only on projects I have<br>
heard of but have used in the not too distant past - so I guess I'm<br>
particularly interested in projects you have used or created yourself<br>
(and can therefore vouch for to some extent).<br>
<br>
Based on WordNet, provide path, depth, info content based measures,<br>
may include relatedness measures like lesk, vector, hso<br>
<br>
WordNet::Similarity<br>
<a href="http://wn-similarity.sourcforge.net" target="_blank">http://wn-similarity.sourcforge.net</a><br>
<br>
NLTK<br>
<a href="http://nltk.org" target="_blank">http://nltk.org</a><br>
<br>
ws4j<br>
<a href="https://code.google.com/p/ws4j/" target="_blank">https://code.google.com/p/ws4j/</a><br>
<br>
Based on UMLS (Unified Medical Language System), provide path, depth,<br>
info content measures, includes relatedness measures lesk, vector<br>
<br>
UMLS::Similarity<br>
<a href="http://umls-similarity.sourceforge.net" target="_blank">http://umls-similarity.sourceforge.net</a><br>
<br>
Based on (GO), provide path, depth, and info content measures<br>
<br>
Proteinon<br>
<a href="http://lasige.di.fc.ul.pt/webtools/proteinon/" target="_blank">http://lasige.di.fc.ul.pt/webtools/proteinon/</a><br>
<br>
I will post a summary of whatever I hear about after some period of<br>
time. Any hints or suggestions will be very gratefully received.<br>
<br>
Many thanks,<br>
Ted<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
--<br>
Ted Pedersen<br>
<a href="http://www.d.umn.edu/~tpederse" target="_blank">http://www.d.umn.edu/~tpederse</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
UNSUBSCRIBE from this page: <a href="http://mailman.uib.no/options/corpora" target="_blank">http://mailman.uib.no/options/corpora</a><br>
Corpora mailing list<br>
<a href="mailto:Corpora@uib.no">Corpora@uib.no</a><br>
<a href="http://mailman.uib.no/listinfo/corpora" target="_blank">http://mailman.uib.no/listinfo/corpora</a><br>
</font></span></blockquote></div><br></div>