Korpus-baserade sense disambiguation metoder, liksom de flesta andra statistiska NLP metoder, lider av problemet med data sparseness. I detta dokument beskriver vi ett tillvägagångssätt som löser detta problem med hjälp av ordlistans definitioner. Med hjälp av definitionsbaserade konceptuella co-occurence data som samlats in från de relativt små bruna corpus, vår känsla disambiguation systemet uppnår en genomsnittlig noggrannhet jämförbar med mänsklig prestanda med tanke på samma kontextuella information.
I Ref, med hjälp av ordbok definition, sam-occurence data av begrepp, snarare än ord, samlas in från en relativt liten corpus för att ta itu med data sparseness problem.
Statistical Sense Disambiguation With Relatively Small Corpora Using Dictionary Definitions
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}