Vi tar itu med problemet med klusterord (eller konstruktion av en tesaurus) baserat på co-occurence data, och med hjälp av förvärvade ordklasser för att förbättra noggrannheten i syntaktisk disambigering. Vi ser detta problem som att uppskatta en gemensam sannolikhetsfördelning som anger de gemensamma sannolikheterna för ordpar, såsom substantiv verb par. Vi föreslår en effektiv algoritm baserad på principen Minimum Description Length (MDL) för att uppskatta en sådan sannolikhetsfördelning. Vår metod är en naturlig förlängning av de föreslagna i (Brown et al., 1992) och (Li och Abe, 1996), och övervinner sina nackdelar samtidigt behålla sina fördelar. Vi kombinerade sedan denna klustermetod med disambigeringsmetoden (Li och Abe, 1995) för att härleda en disambigeringsmetod som använder sig av både automatiskt konstruerade tesauruser och en handgjord tesaurus. Den totala disambigeringsnoggrannheten som uppnås med vår metod är 85,2 %, vilket är gynnsamt jämfört med den noggrannhet (82,4 %) som erhålls genom den senaste disambigeringsmetoden (Brill och Resnik, 1994).
Hang Li REF föreslog en metod som kombinerar principen om minimibeskrivningens längd och disambigeringsmetoden för att härleda en disambigeringsmetod som använder sig av både automatiskt konstruerade tesauruser och handgjorda tesauruser.
Word Clustering and Disambiguation Based on Co-occurrence Data
{'venue': 'COLING-ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}