Det har allmänt observerats att olika NLP-tillämpningar kräver olika känsla granularities för att bäst utnyttja ord sense distinktioner, och att för många applikationer WordNet sinnen är för finkorniga. I motsats till tidigare föreslagna automatiska metoder för sense clustring, formulerar vi sense sammanslagning som ett övervakat inlärningsproblem, att utnyttja mänskliga-märkta sense clusters som utbildningsdata. Vi tränar en diskriminerande klassificering över ett brett utbud av funktioner som härrör från WordNet struktur, corpus-baserade bevis, och bevis från andra lexiska resurser. Vår inlärda likhet mäter överträffar tidigare föreslagna automatiska metoder för att känna kluster på uppgiften att förutsäga mänskligt sinne sammanslagning bedömningar, vilket ger en absolut F-poäng förbättring på 4,1% på substantiv, 13,6% på verb, och 4,0% på adjektiv. Slutligen föreslår vi en modell för att klusterera sense taxonomies med hjälp av resultaten från vår klassificerare, och vi gör tillgängliga flera automatiskt sense-clustered WordNets av olika sense granularities.
REF presenterade en ny övervakad metod där de utbildar en Support Vector Machine (SVM) med hjälp av funktioner som härrör från WordNet och andra lexiska resurser, vars förutsägelser fungerar som ett avståndsmått mellan synset.
Learning to Merge Word Senses
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}