I detta dokument undersöks det storskaliga förvärvet av sense-taggade exempel för Word Sense Disambiguation (WSD). Vi har tillämpat metoden "WordNet monosemous släktingar" för att konstruera automatiskt en webb corpus som vi har använt för att träna disambiguation system. Den corpus-building processen har lyft fram viktiga faktorer, såsom fördelning av sinnen (bias). Corpus har använts för att träna WSD-algoritmer som inkluderar övervakade metoder (kombination av automatiska och manuellt tagna exempel), minimalt övervakade (kräver sense bias information från handtagna corpora), och helt oövervakade. Dessa metoder testades på provsetet Senseval-2 lexical, och jämfördes framgångsrikt med andra system med minimal eller ingen övervakning.
REF utforskar det storskaliga förvärvet av sense-taggade exempel från webben och tågövervakade, minimalt övervakade (kräver sense bias information från handtaggade corpora, liknande vårt system), och helt oövervakade WSD algoritmer med hjälp av denna corpus.
Unsupervised WSD Based On Automatically Retrieved Examples: The Importance Of Bias
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}