Ouppmärksamma ord sense disambiguation (WSD) metoder är en attraktiv strategi för alla ord WSD på grund av deras icke-tillit på dyra kommenterade data. Obesudlade uppskattningar av sense frekvens har visat sig vara mycket användbara för WSD på grund av den skeva karaktären av ord sense distributioner. Detta dokument presenterar ett helt oövervakat ämnesmodellering-baserat tillvägagångssätt för sense frekvensuppskattning, som är mycket portabelt till olika corpora och sense inventeringar, genom att vara tillämplig på någon del av tal, och inte kräva en hierarkisk känsla inventering, tolkning eller parallell text. Vi demonstrerar metodens effektivitet över uppgifterna av dominerande sense learning and sense distribution acquising, och även de nya uppgifterna att upptäcka sinnen som inte intygas i corpus, och identifiera nya sinnen i corpus som inte fångas i betydelsen inventering.
På samma sätt föreslog Ref ett helt oövervakat ämnesmodelleringsbaserat tillvägagångssätt för frekvensuppskattning av känsel.
Learning Word Sense Distributions, Detecting Unattested Senses and Identifying Novel Senses Using Topic Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}