Sense induktion söker automatiskt identifiera ord sinnen direkt från en corpus. Ett centralt antagande som ligger till grund för det tidigare arbetet är att det sammanhang som omger ett tvetydigt ord är ett tecken på dess betydelse. Känslig induktion ses därför vanligtvis som ett oövervakat klusterproblem där syftet är att dela upp ett ords sammanhang i olika klasser, var och en representerar ett ordförnimmelse. Vårt arbete placerar sinnesinduktion i ett Bayesianskt sammanhang genom att modellera sammanhanget av det tvetydiga ordet som prover från en multinomiell fördelning över sinnen som i sin tur karakteriseras som fördelningar över ord. Den Bayesianska ramen ger ett principfast sätt att införliva ett brett spektrum av funktioner utöver lexikala kooccurences och att systematiskt bedöma deras nytta på sinnesinduktion uppgift. Det föreslagna tillvägagångssättet leder till förbättringar jämfört med de senaste systemen när det gäller en uppsättning referensdata.
REF placerar känslan induktion i en Baysian ram genom att anta att varje sammanhangsord genereras från målordets sinnen, och ett sammanhang modelleras som en multinomial fördelning över målordets sinnen snarare än ämnen.
Bayesian Word Sense Induction
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}