I detta dokument presenterar vi en modell som utnyttjar ett tvåvägslångt korttidsminne nätverk för att lära ord sense disambigation direkt från data. Tillvägagångssättet är end-to-end trainingable och använder sig effektivt av ordordning. Vidare, för att förbättra robustheten i modellen introducerar vi dropword, en legaliseringsteknik som slumpmässigt tar bort ord från texten. Modellen utvärderas på två standarddataset och uppnår toppmoderna resultat på båda dataseten med identiska hyperparameterinställningar.
REF utnyttjar det tvåvägslånga korttidsminnet som delar modellparametrar mellan alla polysemösa ord.
Word Sense Disambiguation using a Bidirectional LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}