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

Table 3

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	0.39595	0.02102	0.08633	0.18420	−0.10868	0.19159	0.33133	0.09255	0.14876	0.02863	0.11977	0.20532	0.27138	0.1856	0.28586
GloVe_C	0.38942	0.02463	0.08613	0.18368	−0.11569	0.19241	0.33356	0.09008	0.14976	0.02911	0.11795	0.20424	0.27077	0.18893	0.29353
GloVe_Merged	0.39252	0.0167	0.08978	0.18971	−0.1144	0.19416	0.32867	0.08579	0.14863	0.03666	0.13204	0.16467	0.26551	0.18294	0.29706
WE	0.45936	0.13931	0.22985	0.34154	0.16416	0.17521	0.37285	0.17074	0.16225	0.21659	0.31450	0.23520	0.23407	0.18545	0.31335
CE	0.45911	0.14452	0.22756	0.34159	0.15423	0.16408	0.37965	0.16941	0.16867	0.23040	0.31535	0.24051	0.26612	0.22927	0.33163
Merged	0.46832	0.15000	0.23151	0.33007	0.12302	0.15321	0.37304	0.15882	0.16605	0.22527	0.30895	0.208215	0.22719	0.19314	0.29428

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