De senaste åren har en dramatisk ökning av populariteten av ordinslag främst på grund av deras förmåga att fånga semantisk information från massiva mängder textinnehåll. Som ett resultat, många uppgifter i Natural Language Processing har försökt att dra nytta av potentialen i dessa distributionsmodeller. I detta arbete studerar vi hur ordinbäddningar kan användas i Word Sense Disambiguation, en av de äldsta uppgifterna inom Natural Language Processing och Artificiell Intelligens. Vi föreslår olika metoder genom vilka ordinslag kan utnyttjas i en toppmodern övervakad WSD-systemarkitektur, och utföra en djup analys av hur olika parametrar påverkar prestanda. Vi visar hur ett WSD-system som använder enbart ordinslag, om det utformas korrekt, kan ge betydande prestandaförbättringar jämfört med ett toppmodernt WSD-system som innehåller flera standard WSD-funktioner.
Intressant nog, Iacobacci et al. REF fann att en WSD-metod baserad enbart på ordinslag kan ge betydande prestandaförbättringar jämfört med ett toppmodernt WSD-system som använder standardfunktioner för WSD-uppgiften.
Embeddings for Word Sense Disambiguation: An Evaluation Study
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}