I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att utnyttja det globala sammanhanget för uppgiften att uttrycka sense disambiguation (WSD). Detta görs genom att använda ämnesfunktioner konstruerade med latent dirichlet allocation (LDA) algoritm på omärkta data. Funktionerna är införlivade i en modifierad naiv Bayes nätverk tillsammans med andra funktioner såsom del-av-tal grannord, enstaka ord i det omgivande sammanhanget, lokala collocations, och syntaktiska mönster. I både den engelska all-words uppgiften och den engelska lexical prov uppgift, metoden uppnådde betydande förbättring jämfört med den enkla naiva Bayes klassificerare och högre noggrannhet än de bästa officiella poäng på Senseval-3 för båda uppgiften.
REF införlivar ämnesegenskaper i ett övervakat WSD-ramverk.
Improving Word Sense Disambiguation Using Topic Features
{'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']}