Word sense induktion syftar till att upptäcka olika sinnen av ett ord från en corpus genom att använda oövervakade lärande metoder. När en sense-inventering har erhållits för ett tvetydigt ord väljer ordet sense-diskriminering den bäst lämpade enskilda känslan för ett givet sammanhang från den inducerade sense-inventeringen. Men det kanske inte finns någon tydlig skillnad mellan en känsla och en annan, även om mer än en framkallad känsla kan vara lämplig för ett sammanhang. Graderad ordförnimmelse metod gör det möjligt att märka ett ord i mer än en betydelse. I motsats till den vanligaste metoden som är att tillämpa klusterbildning eller grafpartitionering på en representation av första eller andra ordningens samtidiga förekomster av ett ord, föreslår vi ett system som skapar en ersättande vektor för varje målord från de mest sannolika substitut som föreslås av en statistisk språkmodell. Ordprover tas sedan enligt sannolikheterna för dessa substitut och resultaten av co-occurrence-modellen samlas. Detta tillvägagångssätt överträffar de andra systemen på graderade word sense induktion uppgift i SemEval-2013.
Andra modeller använder statistiska språkmodeller för att bestämma de mest sannolika substituten för att representera sammanhangen REF.
AI-KU: Using Substitute Vectors and Co-Occurrence Modeling For Word Sense Induction and Disambiguation
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}