Detta dokument beskriver en ny Word Sense Disambiguation-algoritm (WSD) som utökar två välkända varianter av Lesk WSD-metoden. Med tanke på ett ord och dess sammanhang utnyttjar Lesk algoritm idén om maximalt antal delade ord (maximal överlappning) mellan sammanhanget för ett ord och varje definition av dess sinnen (gloss) för att välja den rätta betydelsen. Det viktigaste bidraget från vår strategi bygger på användningen av ett ord likhet funktion definieras på en fördelning semantisk utrymme för att beräkna gloss-context överlappning. Som känsla inventering vi antar BabelNet, ett stort flerspråkigt semantiskt nätverk byggt utnyttjar både WordNet och Wikipedia. Förutom språklig kunskap representerar BabelNet också encyklopediska begrepp som kommer från Wikipedia. Utvärderingen som gjordes på SemEval-2013 Flerspråkig Word Sense Disambiguation visar att vår algoritm går utöver den vanligaste sense baslinje och den förenklade versionen av Lesk-algoritmen. Dessutom, jämfört med de andra deltagarna i SemEval 2013 uppgift, vår strategi kan överträffa det bästa systemet för engelska.
Basile m.fl. REF förbättrade Lesk-algoritmen genom att använda ordinslag för att beräkna likheten mellan orddefinitioner och målsammanhanget.
An Enhanced Lesk Word Sense Disambiguation Algorithm through a Distributional Semantic Model
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}