Denna uppsats beskriver ett program som disambigerar engelska ord sinnen i obegränsad text med hjälp av statistiska modeller av de stora Roget's Thesaurus kategorier. Rogets kategorier fungerar som approximationer av begreppsklasser. De kategorier som listas för ett ord i Rogers index tenderar att motsvara mening distinktioner, vilket innebär att välja den mest sannolika kategorin ger en användbar nivå av känsla disambiguatiou. Urvalet av kategorier görs genom att identifiera och vikta ord som är vägledande för varje kategori när de ses i ett sammanhang, med hjälp av en Bayesiansk teoretisk ram. Andra statistiska metoder har krävt speciella corpora- eller handmärkta utbildningsexempel för en stor del av lexikonet. Vår användning av klassmodeller övervinner denna kunskapsinhämtning flaskhals, vilket möjliggör utbildning på oupplyst enspråkig text utan mänsklig inblandning. Systemet, som tillämpades på 10 miljoner ordet Grolier's Encyclopedia, upplöste 92 procent av de tolv polysemösa ord som tidigare studerats i litteraturen.
Yarowsky REF använde statistiska modeller på Rogets tesauruskategorier för att bygga kontextdiskriminatorer för ordet sinnen som är medlemmar i konceptuella klasser.
Word-Sense Disambiguation Using Statistical Models Of Roget's Categories Trained On Large Corpora
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}