Sammanfattning Att identifiera den rätta betydelsen av ett ord i sitt sammanhang är avgörande för många uppgifter inom bearbetning av naturligt språk (maskinöversättning är ett exempel). State-of-the art metoder för Word Sense Disambiguation (WSD) bygga modeller med hjälp av handgjorda funktioner som vanligtvis fånga ytlig språklig information. Komplex bakgrundskunskap, såsom semantiska relationer, används vanligtvis inte, eller används på ett specialiserat sätt, på grund av begränsningarna i de funktionsbaserade modelleringsmetoder som används. Å andra sidan har empiriska resultat från användningen av system för induktiv logisk programmering (ILP) upprepade gånger visat att de kan använda olika källor till bakgrundskunskap vid konstruktion av modeller. I detta dokument undersöker vi om denna förmåga hos ILP-system kan användas för att förbättra den prediktiva noggrannheten hos modeller för WSD. Speciellt undersöker vi användningen av ett allmänt ILP-system som en metod för att konstruera en uppsättning funktioner med semantisk, syntaktisk och lexikal information. Denna funktionsuppsättning används sedan av en vanlig modelleringsteknik i fältet (en stödvektormaskin) för att konstruera en klassificerare för att förutsäga betydelsen av ett ord. I vår undersökning undersöker vi en-shot och inkrementella metoder för funktionsset konstruktion tillämpas på enspråkiga och tvåspråkiga WSD uppgifter. De enspråkiga uppgifterna använder 32 verb och 85 verb och substantiv (på engelska) från SENSEVAL-3 och SemEval-2007 riktmärken; medan den tvåspråkiga WSD uppgiften består av 7 mycket tvetydiga verb i översättning från engelska till portugisiska. Resultaten är uppmuntrande: ILP-stödda modeller uppvisar betydande förbättringar jämfört med dem som helt enkelt använder ytliga funktioner. Dessutom verkar inkrementella funktioneret konstruktion identifiera mindre och bättre uppsättningar av funktioner. Sammantaget tyder resultaten på att användningen av ILP med olika källor till bakgrundskunskap utgör ett sätt att göra betydande framsteg på WSD-området.
Användningen av allmän-purpose induktiv logik programmering (ILP) har undersökts för att konstruera en uppsättning funktioner med semantisk, syntaktisk och lexisk information i REF.
An investigation into feature construction to assist word sense disambiguation
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}