Lösa tvetydighet i samband med namn som finns på webben, Wikipedia eller medicinska texter är en mycket utmanande uppgift, som har varit av stort intresse för forskarsamhället. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att reda ut namn med hjälp av Latent Dirichlet Allocation, där de inlärda ämnena representerar de underliggande sinnena i det tvetydiga namnet. Vi gör en detaljerad utvärdering av flera datamängder som innehåller tvetydiga person-, plats- och organisationsnamn och för flera språk som engelska, spanska, rumänska och bulgariska. Vi genomför jämförande studier med befintliga tillvägagångssätt och visar en betydande förbättring av uppgifternas noggrannhet med 15 till 35 %.
REF föreslog att latent dirichlet-allokering skulle användas för att införliva aktuell information.
Unsupervised Name Ambiguity Resolution Using A Generative Model
{'venue': 'Proceedings of the First workshop on Unsupervised Learning in NLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}