Vi deltog i SemEval-1 Engelska grovkornig all-words uppgift (task 7), Engelska finkornig all-words uppgift (task 17, subtask 3) och Engelska grovkornig lexical prov uppgift (task 17, subtask 1). Samma metod med olika märkta data används för uppgifterna; SemCor är den märkta corpus som används för att träna vårt system för allwords uppgifter medan den märkta corpus som tillhandahålls används för lexical prov uppgift. Kunskapskällorna inkluderar del-av-tal av grannord, enstaka ord i det omgivande sammanhanget, lokala samlokaliseringar och syntaktiska mönster. Dessutom har vi konstruerat en temafunktion, som syftar till att fånga den globala kontextinformationen, med hjälp av latent dirichlet allocation (LDA) algoritm med omärkt corpus. En modifierad naiv Bayes klassificerare är konstruerad för att införliva alla funktioner. Vi uppnådde 81,6%, 57,6%, 88,7% för grovkornig allwords uppgift, finkornig all-words uppgift och grovkornig lexical prov uppgift respektive.
I REF används LDA för att fånga den globala kontextinformationen som temafunktioner för att bättre utföra WSD-uppgiften.
NUS-ML:Improving Word Sense Disambiguation Using Topic Features
{'venue': 'Fourth International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}