Word Sense Disambiguation lider av ett långvarigt problem med kunskapsinhämtning flaskhals. Även om toppmoderna övervakade system rapporterar goda noggrannheter för utvalda ord, har de inte visat sig vara lovande när det gäller skalbarhet. I detta dokument presenterar vi en metod för att lära sig grövre och mer allmänna begrepp från en känsla taggade corpus, för att lindra kunskapsförvärv flaskhals. Vi visar att dessa allmänna begrepp kan omvandlas till finkorniga ordförnimmelser med hjälp av enkla heuristiker, och att tillämpa tekniken för nya SENSEVAL datauppsättningar visar att vår strategi kan ge state of the art performance.
Syftet med REF är att lösa problemet med kunskapsinhämtning flaskhals i WSD.
Learning Semantic Classes For Word Sense Disambiguation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}