Vetenskapliga artiklar från alla discipliner innehåller många förkortningar och akronymer. I många fall är dessa akronymer tvetydiga. Vi presenterar en metod för att välja den kontextuella korrekta definitionen av en akronym som inte kräver utbildning för varje akronym och därmed kan tillämpas på ett stort antal olika akronymer med bara några få instanser. Vi konstruerade en uppsättning av 19,954 exempel på 4,365 tvetydiga akronymer från bildtexter i vetenskapliga artiklar tillsammans med deras kontextuellt korrekta definition från olika domäner. Vi lär oss ord inbäddningar för alla ord i corpus och jämför den genomsnittliga kontext vektorn för orden i utvidgningen av en akronym med den viktade genomsnittliga vektorn för orden i sammanhanget av akronymen. Vi visar att denna metod klart överträffar (klassisk) cosinuslikhet. Dessutom visar vi att ord inbäddade från en 1 miljard ord corpus av vetenskapliga texter överträffar ord inbäddningar inlärda från mycket större allmänna corpora.
För att hantera tvetydiga akronymer i vetenskapliga artiklar föreslog REF en metod, som lär sig ord inbäddningar för alla ord i corpus och jämföra den genomsnittliga kontext vektorn för orden i utvidgningen av en akronym.
Using Word Embeddings for Unsupervised Acronym Disambiguation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}