Det är populärt i WSD att använda kontextuell information i utbildningssyfte taggade data. Medkommande ord i ett begränsat fönster-stort sammanhang stöder en känsla bland de semantiskt tvetydiga i ordet. Detta papper rapporterar om ord sense disambiguation av engelska ord med hjälp av statiska och dynamiska sense vektorer. För det första konstrueras kontextvektorer med kontextuella ord 1 i träningssinnet taggade data. Därefter viktas orden i den sammanhangsberoende vektorn med lokal densitet. Med hjälp av hela tränings sense taggade data, varje känsla av ett mål ord 2 representeras som en statisk sense vektor i ordrymden, som är centroid i sammanhanget vektorer. Därefter avlägsnas kontextuellt buller med hjälp av en automatisk selektiv provtagning. En automatisk selektiv provtagningsmetod använder informationssökningsteknik för att öka den diskriminativa effekten. I varje testfall hämtar en automatisk selektiv provtagningsmetod N relevanta utbildningsprov för att minska bullret. Med hjälp av dem, konstruerar vi en annan sense vektorer för varje känsla av målordet. De kallas dynamiska sinne vektorer eftersom de ändras enligt ett målord och dess sammanhang. Slutligen, ett ord känsla av ett målord bestäms med hjälp av statiska och dynamiska sense vektorer. Den engelska SENSEVAL testdräkten används för detta experiment och vår metod ger relativt goda resultat.
Jong-Hoon Oh och Key-Sun Choi (2002) föreslog Word Sense Disambiguation med hjälp av statiska och dynamiska Sense Vectors REF.
Word Sense Disambiguation Using Static And Dynamic Sense Vectors
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}