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Measuring the similarity between semantic relations that hold among entities is an important and necessary step in various Web related tasks such as relation extraction, information retrieval and analogy detection. For example, consider the case in which a person knows a pair of entities (e.g. Google, YouTube), between which a partic- ular relation holds (e.g. acquisition). The person is interested in retrieving other such pairs with similar relations (e.g. Microsoft, Powerset). Existing keyword-based search engines cannot be ap- plied directly in this case because, in keyword-based search, the goal is to retrieve documents that are relevant to the words used in a query – not necessarily to the relations implied by a pair of words. We propose a relational similarity measure, using a Web search en- gine, to compute the similarity between semantic relations implied by two pairs of words. Our method has three components: repre- senting the various semantic relations that exist between a pair of words using automatically extracted lexical patterns, clustering the extracted lexical patterns to identify the different patterns that ex- press a particular semantic relation, and measuring the similarity between semantic relations using a metric learning approach. We evaluate the proposed method in two tasks: classifying semantic relations between named entities, and solving word-analogy ques- tions. The proposed method outperforms all baselines in a relation classification task with a statistically significant average precision score of 0.74. Moreover, it reduces the time taken by Latent Relational Analysis to process 374 word-analogy questions from 9 days to less than 6 hours, with an SAT score of 51%.

Seit über 15 Jahren arbeite ich als freier Fotograf bundesweit für Agenturen und Direktkunden. Dabei handelt es sich meist um Aufträge in den Bereichen Public Relations, Öffentlichkeitsarbeit und „Medienarbeit“. Ich arbeite parallel als Journalist und PR-Berater mit dem Ziel, aktuelle, informative und verkaufsfördernde Texte in geeigneten Medien zu veröffentlichen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um Online- oder Printmedien handelt, entscheidend für den Kunden ist die richtige Klientel. Ich führe Interviews und moderierte Gespräche durch, sammle Informationen zu den Themen und recherchiere gründlich das Ausgangsmaterial. Aus diesen Daten werden Presseberichte, Pressemitteilungen, Anwender- und Praxisberichte sowie Produktbeschreibungen und Fachartikel erstellt, die von mir in den dafür vorgesehenen Medien platziert werden. Gleichzeitig stehe ich beratend zur Verfügung. Ich coache vor allem Einzelpersonen in Hinsicht auf Entscheidungsfindung, Potentialentwicklung und Neukundengewinnung. Der Bereich der Online-PR liegt mir mittlerweile bevorzugt am Herzen, da hier momentan und expansiv "die Dinge geschehen", die in Richtung Zukunft zeigen ...