Vi tar itu med problemet med det okända ordet sense detektion: identifiering av corpus förekomster som inte omfattas av en given sense inventarium. Vi modellerar detta som ett exempel på outlier detektion, med hjälp av en enkel närmaste granne-baserat tillvägagångssätt för att mäta likheten av en ny post till en utbildning uppsättning. I kombination med en metod som lindrar data gleshet genom att dela träningsdata över lemmas, uppnår metoden en precision på 0,77 och återkallar 0,82.
Ett av de första försöken på detta område gjordes av Erk REF, där författaren försökte att modellera detta problem som ett exempel på avvikande upptäckt, med hjälp av en enkel närmaste granne-baserat tillvägagångssätt.
Unknown Word Sense Detection As Outlier Detection
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}