Detta dokument presenterar resultaten av en uppsättning metoder för att samla WordNet ord sinnen. Metoderna bygger på olika informationskällor: förvirringsmatriser från Senseval-2 Word Sense Disambiguation systems, översättning likheter, handtaggade exempel på målordet sinnen och exempel som erhålls automatiskt från webben för målordet sinnen. Klustret har utvärderats med hjälp av de grovkorniga ordförnimmelser som tillhandahålls för det lexiska provet i Senseval-2. Vi har använt Cluto, en allmän klustermiljö, för att testa olika klusteralgoritmer. De bästa resultaten erhålls för de automatiskt erhållna exemplen, vilket ger renhetsvärden upp till 84 % i genomsnitt över 20 substantiv.
REF presenterade en klusterteknik som använder förvirringsmatriser, översättningslikheter, handtagna exempel på målordets sinnen och annan webbinformation.
Clustering WordNet word senses
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}