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

Table 5

Word similarity performance with and .

Word embeddingss	BioSimLex	BioSimVerb	MEN	MTurk	RG65	RW	SCWS	SimLex999	TR9856	UMNSRS-rel	UMNSRS-sim	VERB143	WS353	WS353R	WS353S
GloVe_W	0.43207	0.02696	0.10992	0.25905	−0.08043	0.19756	0.33868	0.10524	0.14693	0.07269	0.14784	0.25767	0.23913	0.15315	0.27493
GloVe_C	0.43398	0.02142	0.11191	0.26266	−0.07475	0.19811	0.3446	0.10384	0.14785	0.08083	0.15536	0.25638	0.23976	0.15199	0.27944
GloVe_M erged	0.44134	0.02201	0.11245	0.25225	−0.07852	0.19850	0.34179	0.09961	0.14727	0.08368	0.16740	0.23064	0.23776	0.15446	0.28936
WE	0.47840	0.13275	0.20673	0.25842	0.18457	0.17788	0.38499	0.16691	0.15209	0.22026	0.32647	0.29077	0.34063	0.28352	0.40837
CE	0.46382	0.13086	0.20928	0.26134	0.16582	0.21132	0.38783	0.16750	0.15691	0.24632	0.32926	0.29349	0.33343	0.24460	0.40477
Merged	0.46763	0.17310	0.23866	0.26765	0.21509	0.13608	0.38736	0.16625	0.16164	0.27901	0.35348	0.18967	0.29661	0.25495	0.34478

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