Denna uppsats beskriver oövervakad inlärningsalgoritm för disambiguating verbal word senses using term weight learning. I vår metod utvinns samlokaliseringar som kännetecknar varje sinne med hjälp av likhetsbaserad uppskattning. För resultaten utförs begreppet viktinlärning. Parametrar för viktning av termen beräknas sedan för att maximera de samlokaliseringar som kännetecknar varje känsla och minimerar de andra samlokaliseringarna. Experimentet visar hur effektiv metoden är. En av de viktigaste förhållningssätten till disambiguate ord sinnen övervakas lärande (Gale et al., 1992), (Yarowsky, 1992), (Bruce och Janyce, 1994), (Miller et al., 1994), (Niwa och Nitta, 1994), (Luk, 1995), (Ng och Lee, 1996), (Wilker och Stevenson, 1998 ). Ett stort hinder hindrar dock förvärvandet av lexisk kunskap från corpora, dvs. Svårigheterna med att manuellt märka en tränings corpus, eftersom detta begränsar tillämpligheten av många tillvägagångssätt på områden där detta är svårt att förvärva kunskap redan finns. Denna uppsats beskriver oövervakad inlärningsalgoritm för disambiguating verbal word senses using term weight learning. I vårt tillvägagångssätt tillämpas en överlappande klusteralgoritm baserad på ömsesidig informationsbaserad (Mu) term viktinlärning mellan ett verb och ett substantiv på en uppsättning verb. Det är att föredra att Mu inte är låg (Mu(x,y) _> 3) för en tillförlitlig statistisk analys (Church et al., 1991). Detta lider dock av problemet med datasvaga, d.v.s. De samtidiga förekomster som används för att representera alla distinkta sinnen visas inte i testdata. För att angripa detta problem, för ett lågt Mu-värde, skiljer vi mellan oobserverade co-occurences som sannolikt kommer att uppstå i en ny corpus och de som inte, genom att använda likhet-baserad uppskattning mellan två kooccurences av ord. För resultaten utförs begreppet viktinlärning. Parametrar för viktning av termen beräknas sedan för att maximera de samlokaliseringar som kännetecknar varje känsla och minimerar de andra samlokaliseringarna. I följande avsnitt definierar vi först en polysemi ur klustreringens synvinkel, sedan beskriver vi hur man extraherar kollocations med hjälp av likhetsbaserad uppskattning. Därefter presenterar vi en klustermetod och en metod för verbal ordförnimmelse disambigering med hjälp av resultatet av klusterbildning. Slutligen rapporterar vi om ett experiment för att visa metodens effekt. De flesta tidigare corpus-baserade WSD algoritmer är baserade på det faktum att semantiskt liknande ord visas i ett liknande sammanhang. Semantiskt liknande verb, till exempel co-occur med samma substantiv. Följande meningar från Wall Street Journal visar polysemösa användningsområden för take. (sl) Cola har vanligtvis tagit en minoritetsandel i sådana projekt. Guber och peppers försökte köpa en andel i mgm 1988. (s2) Denna process för att sortera ut specificerar sannolikt att ta tid. Vi spenderade mycket tid och pengar på att bygga vår grupp stationer. Låt oss betrakta en tvådimensionell Euclidean utrymme spänns av de två axlarna, var och en associerad med insats och tid, och i vilken ta tilldelas en vektor vars värde av i-th dimension är värdet av Mu mellan verbet och substantivet tilldelas den i-th axeln. Ta co-occurs med de två substantiv, medan köpa och spendera co-occur endast med en av de två substantiv. Därför, avstånden mellan ta och dessa två verb är stora För att fånga synonymen av ta med de två verben korrekt, måste man bryta vektorn tilldelas att ta in i två komponentvektorer, ta och ta2, som var och en motsvarar en av de två distinkta användningarna av ta (i figur 1 ). (vi kallar dem hypotetiska verb i följande). För sönderdelningen av en vektor i en uppsättning av dess komponentvektorer krävs en korrekt sönderdelning av det sammanhang i vilket ordet förekommer. Dessutom, i en allmän situation, en polysemous verb co-occurs med en stor grupp av substantiv och man måste dela upp gruppen av subgrupper, som var och en korrekt karakteriserar sammanhanget för en specifik känsla av polysemous ord. Därför måste algoritmen kunna bestämma när sammanhanget för ett ord ska delas och hur. Genom det tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument införs uttryckligen nya enheter, dvs. hypotetiska verb när en enhet bedöms vara polysemös och associerar dem med sammanhang som är underkontexter av det ursprungliga företagets sammanhang• Vår algoritm har två grundläggande operationer, uppdelning och klumpning• Uppdelning innebär att dela upp ett polysemöst verb i två hypotetiska verb och klumpning innebär att kombinera två hypotetiska verb för att göra ett verb av dem (Fukumoto och Tsujii, 1994).
I REF föreslogs en term viktinlärningsalgoritm för verb sense disambiguation, som automatiskt kan extrahera substantiv med verb och identifiera antalet sinnen av ett tvetydigt verb.
Word Sense Disambiguation In Untagged Text Based On Term Weight Learning
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}