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- Words-240测试集(类似于英文的WordSimilarity-353测试集)包含240对中文词汇和人工对这些词对之间的语义相关度的评测值，
- 此测试集可以用于测试或者训练中文语义相关度算法。我们以组为单位安排人员进行测试，共分为12组，每组包含20对词。每一组
- 词汇都有20人分别对其相关性进行量化评测，共有240余人参与了测试。词汇之间相关性的度量值介于0到10之间（0表示这两个词
- 之间毫不相关，10表示这两个词是同义词），我们将这20个人对某词对的评测结果的平均值作为最终结果。每个人的评价结果请参
- 见“测试集统计结果.xls”。如果您有什么问题或者评论，请您发邮件和我们联系，邮件地址是：xiangwangcn@gmail.com。
- 此测试集是我们为了测试中文词汇之间的语义相关度算法而构造的，详情请参见我们的论文《基于中文维基百科链接结构与分类体系
- 的语义相关度计算》（作者：汪祥，贾焰，周斌，丁兆云，梁政）。论文尚未发表，发表后您将可以看到。
- 下面内容是给测试者的说明：
- 我们很高兴您帮助我们进行这个语言学的实验，本次试验的目的在于量化评估汉语中部分词语之间的语义相关性，量化评估的结果将
- 用于自然语言处理算法的测试和训练。这个测试集将在网络上按照开源思想免费发布，希望能在一定程度上促进中文自然语言处理的
- 发展。如果您不吝在问卷上留下自己的个人信息，我们将在致谢信中予以署名致谢！谢谢您的合作！
- 说明：
- 1. 对于下面表中的每一对词语，请给出它们之间的一个相关性的度量值，这个值介于0到10之间（0表示这两个词之间毫无联系，
- 10表示这两个词是同义词），当然您也可以填上0-10之间的小数。如“中国”和“中华人民共和国”这两个词就可以给10分，
- 而“教授”和“白菜”这两个词很难联系在一起，您可以给一个很小的值，甚至给0分。
- 2. 如果这两个词之间是反义的关系，请也给出很高的分数，判断的标准主要是您从第一个词联想到第二个词的容易程度，越容易联
- 想到则其分数越高，相反则分数越低。
- 3. 请独立完成测试，不要和周围的同学或朋友交流彼此给出的分值。独立性对这次试验非常重要。如果您不理解下表中给出的某个
- 词汇的意思，您可以查阅词典字典或者上网搜索，也可以请教他人。
- 谢谢你们的参与！
- Words-240测试集得到了国防科技大学613教研室的大力支持，感谢贾焰老师、周斌老师等的指导和帮助。在构造测试集中，著名英
- 文词汇语义相似度的测试集WordSimilarity-353的创立者Lev Finkelstein在如何选择测试集Words-240中词对的问题上进行了
- 热心的指导,在此表示诚挚的感谢。在构造测试集的过程中，湖南师范大学的彭丹同学、湖南大学的陈军同学和国防科技大学的李虎
- 给予了大力协助，在此表示衷心的感谢。国防科技大学、湖南师范大学和湖南大学的240余名同学无偿参与了测试，他们的无私奉献
- 精神直接促使了本测试集的诞生，
- 参加测试的同学有：万芬芬，李大财，吴章彬，尹晋文，邱口，黄江勇，蔡强，王刚，张伟，周晓锋，刘时，徐浩，胡燕，左文豪，
- 吴勇，刘念松，尹波，姚鑫，张右良，周晟，王佳静，何佳，袁功彪，李晋国，谢小红，叶光辉，林建，钟勇才，杨海兵，陈聪，陈超，
- 童国雄，周新云，邹垒，肖天赐，尹邦浩，刘伟，何花，李欢妮，焦丙丰，刘乾，张翠，艾达，伍浩，孙浩然，钟方敬，赵浒，刘哲，
- 龚秀娟，李琦，杨瑞丽，何珂，甘玲，许念，胡蛟，孔梦娟，罗浩，刘芳，廖璨，李冬嫦，白露，皮之云，袁园，潘剑珍，杨厅，徐征，
- 匡牧宇，王薇薇，祁曦婕，宇岳，游凤英，王昕，曹璇，吕性，张志世，杨贵芸，杨雪梅，李腾飞，廖娟，陈娅琦，彭燕，崔文秀，
- 路俊雅，刘雅玲，曾状林，范仁娇，陈玲佳，詹会，孙梦迪，毛本，徐汇，刘婷，黎明阳，刘雨薇，王晓秀，祁美丹，程怡欣，吴之瑶，
- 马超玲，蒋丽娟，刘娜，张芬，阮晓婷，马璞玉，刘贤霖，李西，李小芳，余立，曾惠奇，晓歪，张艳翔，曾田田，张卫，付渔，伍新
- 春，胡朱，苏兴恺，马党，张祥洪，段丽，李文韶，黄红君，陈超，伍月，侯丽华，陆金梅，谢璐璐，谭娜娜，胡海姣，裴晓强、刘建
- 峰，王海波等（由于隐私保护等原因，很多同学的姓名等未在此处列出），在此对他们表示感谢。
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