Word Sense Disambiguation modeller finns i många smaker. Även om övervakade personer tenderar att prestera bäst i fråga om noggrannhet, förlorar de ofta mark till mer flexibla kunskapsbaserade lösningar, som inte kräver utbildning av ett ord expert för varje disambigering mål. För att överbrygga denna klyfta antar vi ett annat perspektiv och förlitar oss på sekvensinlärning för att rama in disambigeringsproblemet: vi föreslår och studerar på djupet en serie av end-to-end neurala arkitekturer som är direkt anpassade till uppgiften, från dubbelriktat Long Short-Term Memory till kodare-dekoder modeller. Vår omfattande utvärdering över standardriktmärken och på flera språk visar att sekvensinlärning möjliggör mer mångsidiga all-words-modeller som konsekvent leder till toppmoderna resultat, även mot ordexperter med konstruerade funktioner.
Raganato m.fl. REF genomförde en mer omfattande studie, som jämförde flera neurala sekvens inlärningstekniker, från dubbelriktade LSTM till kodare-dekoder modeller.
Neural Sequence Learning Models for Word Sense Disambiguation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}