Word sense induktion (WSI) är problemet med att automatiskt bygga en inventering av sinnen för en uppsättning målord med endast en text corpus. Vi introducerar en ny metod för att inbädda ordexempel och deras sammanhang, för användning i WSI. Metoden, Application-context embedding (ICE), utnyttjar neurala ord inbäddningar, och den korrelationsstatistik de fångar, för att beräkna högkvalitativa inbäddningar av ord sammanhang. I WSI samlas dessa inbäddade sammanhang för att hitta ordet sinnen som finns i texten. ICE bygger på en ny metod för att kombinera ordinslag med kontinuerlig Skip-gram, baserad på både semantiska och tidsmässiga aspekter av sammanhangsord. ICE utvärderas både i ett nytt system och i en förlängning till ett tidigare system för WSI. I båda fallen överträffar vi tidigare toppmoderna, om WSI-uppgiften SemEval-2013, som belyser ICE:s allmänna karaktär. Vårt föreslagna system uppnår en relativ förbättring på 33 procent.
I stället för att utföra ord sense disambiguation uppgifter, REF föreslog instans-context inbäddning metod baserad på sammanhang klustering för att utföra ord sense induktion uppgifter.
Neural context embeddings for automatic discovery of word senses
{'venue': 'VS@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}