Word sense induktion (WSI) försöker automatiskt upptäcka sinnena av ett ord i en corpus via oövervakade metoder. Vi föreslår en sense-topic modell för WSI, som behandlar känsla och ämne som två separata latenta variabler som ska härledas gemensamt. Ämnena är informerade av hela dokumentet, medan sinnena är informerade av det lokala sammanhang som omger det tvetydiga ordet. Vi diskuterar också oövervakade sätt att berika den ursprungliga corpus för att förbättra modellen prestanda, inklusive att använda neurala ord inbäddningar och externa corpora för att utöka sammanhanget för varje data instans. Vi uppvisar betydande förbättringar jämfört med den tidigare toppmoderna tekniken och uppnår de bästa resultat som hittills rapporterats om uppgiften SemEval-2013 WSI.
Den sense-topic modellen REF är en annan typ av strukturerad latent rörlig modell relaterad till vårt arbete.
A Sense-Topic Model for Word Sense Induction with Unsupervised Data Enrichment
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}