Vi tillämpar ämnesmodellering för att automatiskt framkalla ordförnimmelser av ett målord, och visar att vår ordförnimmelseinduktionsmetod kan användas för att automatiskt detektera ord med framväxande nya sinnen, såväl som symboliska förekomster av dessa sinnen. Vi börjar med att undersöka nyttan av standardämnesmodeller för ordförnimmelseinduktion (WSI), med ett förutbestämt antal ämnen (=senser). Vi visar därefter att en icke-parametrisk formulering som lär sig ett lämpligt antal sinnen per ord faktiskt presterar bättre på WSI-uppgiften. Vi fortsätter att etablera state-of-the-art resultat över två WSI-datauppsättningar, och tillämpa den föreslagna modellen för en ny sense detektion uppgift.
Med hjälp av tekniker från icke-parametrisk ämne modellering, REF inducera ord sinnen (alias.
Word Sense Induction for Novel Sense Detection
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}