GAMBL är en ordexpert metod för WSD där varje ord expert utbildas med hjälp av minnesbaserat lärande. Val av gemensamma funktioner och algoritmparameteroptimering uppnås med en genetisk algoritm (GA). Vi använder en kaskad klassificeringsmetod där GA optimerar lokala kontextfunktioner och resultatet av en separat nyckelordsklassificering (i stället för att optimera nyckelordsfunktionerna tillsammans med de lokala kontextfunktionerna). En ytterligare innovation på tidigare versioner av minnesbaserade WSD är användningen av grammatiska relations- och bitfunktioner. I detta dokument presenteras systemets arkitektur kortfattat och diskuteras dess prestanda på det engelska lexiska provet och alla orduppgifter i SENSEVAL-3. Vi tolkar WSD som en klassificeringsuppgift som distribueras över ordexperter: givet ett tvetydigt ord och dess sammanhang som inmatningsfunktioner, en klassificerare specialiserad på det ordet tilldelar kontextuellt lämpligt sinne till det. För varje kombination av ord-lemma-POS-tag tränas en separat klassiator. Information om de ord som omedelbart omger det tvetydiga ordet (det lokala sammanhanget) samt information om sense-relaterade ord i ett bredare sammanhang (nyckelord) ges som informationskällor, kodade i en funktionsvektor. För att träna ordet experter, minnesbaserad inlärning (MBL) används, ett exempel på lat lärande paradigm: alla sammanhang där ett tvetydigt ord förekommer i utbildningstexten hålls i minnet och abstraktion sker endast vid klassificeringstid genom att extrapolera en klass från de mest liknande objekt i minnet till det nya testobjektet. Detta står i kontrast till ivriga inlärningsmetoder som t.ex. beslutslistor som tar ur utbildningsuppgifterna vid träningstidpunkten och glömmer bort exemplen själva. För våra experiment använder vi MBL-algoritmerna som implementeras i TIMBL 1. Denna programvara 1 Vi använde TIMBL version 5.0.0, som är tillgänglig från http://ilk.kub.nl et al., 1999), att lat lärande har rätt för att lära sig naturliga språkbehandlingsuppgifter eftersom det gör det möjligt att lära från atypiska och lågfrekventa händelser som vanligtvis förkastas av ivriga inlärningsmetoder. Arkitektur. Tidigare arbete på minnesbaserad WSD inkluderar arbete från Ng och Lee (1996), Veenstra et al. (2000), Hoste m.fl. (2002) och Mihalcea (2002). Den nuvarande utformningen av vårt WSD-system är till stor del baserad på Hoste et al. (2002)................................................................ Figur 1 ger en översikt över utformningen av vårt WSD-system: träningstexten analyseras först språkligt. För varje kombination av ord-lemma-POS-tag kontrollerar vi om det (i) är i vår mening lexikon, (ii) har mer än en betydelse och (iii) har en frekvens i utbildningstexten över en viss tröskel. För alla kombinationer som matchar dessa tre villkor utbildar vi en ordexpertmodul. Till alla kombinationer med bara en känsla, eller med fler sinnen och en frekvens under tröskeln, tilldelar vi den förvalda känslan, som är respektive den enda eller mest frekventa känslan i WordNet. Ordet expertmodul består av två kaskadminnesbaserade klassificeringar: den känsla som förutspås av
Det system som utvecklats av REF använder två kaskadminnesbaserade klassificeringar, kombinerat med användning av en genetisk algoritm för gemensam parameteroptimering och funktionsval.
GAMBL, Genetic Algorithm Optimization Of Memory-Based WSD
{'venue': 'SENSEVAL International Workshop On The Evaluation Of Systems For The Semantic Analysis Of Text', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}