I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för ordförnimmelsedeambigering (WSD) med hjälp av en exemplarbaserad inlärningsalgoritm. Detta tillvägagångssätt integrerar en mångfald av kunskapskällor för att disambiguera ordförnimmelse, inklusive en del av tal av grannord, morfologisk form, den oordnade uppsättningen av omgivande ord, lokala samlokaliseringar, och verb-object syntaktisk relation. Vi testade vårt WSD-program, som heter LEXAS, både på en gemensam datauppsättning som användes i tidigare arbete, samt på en stor sense-taggad corpus som vi separat konstruerade. LEXAS uppnår en högre noggrannhet på den gemensamma datamängden, och presterar bättre än den mest frekventa heuristiska på de mycket tvetydiga orden i de stora corpus taggade med de förfinade sinnena av WoRDNET.
LEXAS systemet av REF använder en del av tal, morfologi, co-occurences, collocations och verb objektsamband i närmaste granne implementation.
Integrating Multiple Knowledge Sources To Disambiguate Word Sense: An Exemplar-Based Approach
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}