Taggning är ett viktigt sätt för användare att kortfattat beskriva det innehåll de laddar upp till Internet. Men de flesta taggsuggestion system rekommenderar ord som är starkt korrelerade med den befintliga tagguppsättningen, och därmed lägga till lite information till en användares bidrag. Detta dokument beskriver ett sätt att avgöra tvetydigheten i en uppsättning (användar-bifogade) taggar och föreslår nya taggar som disambiguerar de ursprungliga taggarna. Vi introducerar ett probabilistiskt ramverk som gör att vi kan hitta två taggar som visas i olika sammanhang men som båda sannolikt kommer att samträffa med den ursprungliga tagguppsättningen. Om sådana taggar kan hittas, anses den aktuella beskrivningen vara "ambiguous" och de två taggarna rekommenderas till användaren för ytterligare förtydligande. I motsats till tidigare arbete frågar vi bara användaren när det behövs mest information och bra förslag finns tillgängliga. Vi verifierar effektiviteten i vårt tillvägagångssätt med hjälp av geografiska, tidsbundna och semantiska metadata och en användarstudie. Vi byggde vårt system med hjälp av statistik från en stor (100M) databas av bilder och deras taggar.
Till exempel, taggen tvetydigheter är löst REF genom att hitta två taggar som visas i olika sammanhang men är båda sannolikt att sammanfalla med den ursprungliga tagguppsättningen och sedan presentera sådana tvetydiga taggar för användare för ytterligare förtydligande.
Resolving tag ambiguity
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}