Denna uppsats beskriver en experimentell jämförelse av tre oövervakade inlärningsalgoritmer som särskiljer känslan av ett tvetydigt ord i otaggad text. De metoder som beskrivs i detta dokument, McQuittys likhetsanalys, Wards minimala variationsmetod och EM-algoritmen, tilldelar varje instans av ett tvetydigt ord en känd meningsdefinition baserad enbart på värdena av automatiskt identifierbara funktioner i text. Dessa metoder och funktionsuppsättningar har visat sig vara mer framgångsrika i att disambiguera substantiv snarare än adjektiv eller verb. Sammantaget är den mest korrekta av dessa förfaranden McQuitty likhetsanalys i kombination med en högdimensionell funktionsuppsättning.
I REF beskrev de en experimentell jämförelse av tre klusteralgoritmer för ordförnimmelsediskriminering.
Distinguishing Word Senses In Untagged Text
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}