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

Table 4

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	0.41447	0.03500	0.11218	0.25121	−0.08405	0.19361	0.34490	0.10936	0.14681	0.08276	0.16010	0.25775	0.23949	0.15827	0.27814
GloVe_C	0.40711	0.034104	0.11319	0.25104	−0.07161	0.19433	0.34930	0.10657	0.14861	0.08063	0.15738	0.24971	0.24406	0.1695	0.27649
GloVe_Merged	0.42232	0.03079	0.11085	0.24424	−0.07091	0.19534	0.34576	0.10382	0.14725	0.08224	0.16911	0.23834	0.24284	0.16355	0.29231
WE	0.43159	0.13004	0.19873	0.28795	0.13609	0.21529	0.37697	0.15218	0.15606	0.25885	0.33819	0.28255	0.34254	0.27483	0.40136
CE	0.45262	0.13312	0.20081	0.28509	0.18909	0.17872	0.37275	0.15449	0.15126	0.22989	0.32402	0.28431	0.34823	0.31235	0.40330
Merged	0.43254	0.17497	0.21834	0.27677	0.22149	0.13459	0.37611	0.15299	0.15817	0.28289	0.35350	0.18635	0.28867	0.25955	0.32509

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