Annoteringen av ord och fraser av ontologibegrepp är till stor hjälp för semantisk tolkning. Hur många ontologier som helst, t.ex. WordNet, är för finkorniga och även mänskliga annoterare har ofta meningsskiljaktigheter om det exakta ordet känsla. Därför använder vi grovkorniga supersenser av WordNet. Vi använder villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för att förutsäga dessa supersenser med hänsyn till samspelet mellan neigboring ord. Eftersom noteringen av träningsdata är kostsam ändrar vi CRF-algoritmen för att bearbeta klumpade etiketter, dvs.. en uppsättning möjliga etiketter för varje utbildningsexempel, varav en är rätt etikett. Denna information kan härledas automatiskt från WordNet. Med detta och användningen av nya funktioner kan vi öka f-värdet för cirka 8% jämfört med tidigare resultat. Om vi använder träningsdata utan kommentarer visar det sig att det resulterande F-värdet bara är något lägre än för fullt märkta träningsdata. Därför kan omärkta data användas på ett oövervakat sätt för att öka kvaliteten på förutsagda supersenser. Merparten av den information som finns tillgänglig på internet och intranät lagras som text i olika format. Ett stort hinder för att använda denna information av datorer är den inneboende polysemi: ord kan ha mer än en distinkt betydelse. Till exempel, de 121 vanligaste engelska substantiv, som står för cirka 20% av orden i verklig text, har i genomsnitt 7.8 betydelser vardera [1]. Trots denna tvetydighet är människor nästan okoncisa i stånd att bestämma den rätta ordförnimmelsen. Ordet sense disambiguation (WSD) är processen för att identifiera, vilken känsla av ett ord används i ett givet sammanhang. Vanligen tas ordförnimmelser från en given sinnesinventering, t.ex. ................................................................. Då är WSD i huvudsak en klassifikationsuppgift: ordförnimmelser är klasserna, sammanhanget, d.v.s.
Till exempel, REF tillämpa villkorliga slumpmässiga fält för att modellera den sekventiella kontexten av ord och deras förhållande till SuperSenses.
Exploiting semantic constraints for estimating supersenses with CRFs
{'venue': 'In Proc. SDM 2009. Frank Reichartz, Hannes', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}