Biomedical Text Classification Using Augmented Word Representation Based on Distributional and Relational Contexts

Table 2

Word similarity performance with and .

Word embeddings	BioSimLex	BioSimVerb	MEN	MTurk	RG65	RW	SCWS	SimLex999	TR9856	UMNSRS-rel	UMNSRS-sim	VERB143	WS353	WS353R	WS353S
GloVe_W	0.37086	0.02425	0.08833	0.19136	−0.12219	0.18913	0.32734	0.08983	0.14776	0.02051	0.12093	0.20339	0.26537	0.17454	0.28847
GloVe_C	0.37704	0.0234	0.08882	0.19213	−0.11486	0.18979	0.32471	0.08923	0.14850	0.02298	0.12216	0.20214	0.26471	0.17847	0.29069
GloVe_Merged	0.38046	0.01684	0.08901	0.19784	−0.11080	0.19142	0.32250	0.08593	0.14683	0.02333	0.12801	0.17483	0.26312	0.17616	0.29588
WE	0.38656	0.09145	0.16012	0.19378	0.08606	0.16619	0.36104	0.15773	0.16101	0.23448	0.33379	0.17740	0.28174	0.24885	0.30282
CE	0.3864	0.08932	0.15778	0.19637	0.06870	0.15468	0.36262	0.16656	0.16486	0.25085	0.34071	0.16746	0.28344	0.23962	0.31748
Merged	0.41983	0.10333	0.17876	0.22560	0.13349	0.16765	0.37026	0.16420	0.15974	0.24083	0.34355	0.19662	0.27340	0.24228	0.29602

Bold means the best performance in the case of each dataset.