I ordet disambiguation (WSD), heurismen att välja det mest vanliga förnuftet är extremt kraftfull eftersom fördelningen av sinnena i ett ord är ofta skev. Problemet med att använda den dominerande, eller första sinne heuristiska, bortsett från det faktum att den inte tar hänsyn till omgivande sammanhang, är att den antar en viss mängd handtagna data. Även om det finns några få handtagna corpora tillgängliga för vissa språk, skulle man förvänta sig att frekvensfördelningen av sinnena för ord, särskilt aktuella ord, beror på genren och domänen i den text som övervägs. Vi presenterar arbetet med att använda en tesaurus förvärvad från rå textkorpora och WordNet likhetspaket för att hitta dominerande substantiv sinnen automatiskt. De förvärvade dominerande sinnen ger en precision av 64% på substantiven av SENSEVAL-2 Engelska all-words uppgift. Detta är ett mycket lovande resultat med tanke på att vår metod inte kräver någon handtagen text, såsom SemCor. Dessutom visar vi att vår metod upptäcker lämpliga dominerande sinnen för ord från två domänspecifika corpora.
När det gäller REF anpassas den förhärskande betydelsen avsiktligt med avseende på textens ämne.
Finding Predominant Word Senses In Untagged Text
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}