Ett formidabelt problem inom språkteknologin är problemet med ordet sense disambiguation (WSD): att deambiguera den sanna betydelsen av ett ord som det förekommer i en mening (t.ex. att erkänna om ordet "bank" avser en flodbank eller ett finansinstitut). Detta dokument utforskar en strategi för att utnyttja människors språkliga förmågor för att utveckla dataset som kan användas för att träna maskininlärningsalgoritmer för WSD. För att skapa sådana datauppsättningar introducerar vi ett nytt interaktivt system: ett roligt spel som utformats för att producera värdefulla resultat genom att engagera mänskliga spelare i vad de uppfattar som en samarbetsuppgift att gissa samma ord som en annan spelare. Vårt system bidrar på ett värdefullt sätt genom att ta itu med flaskhalsen för kunskapsinhämtning inom WSD-problemdomänen. I stället för att använda konventionella och kostsamma tekniker för att betala lexikografer för att generera träningsdata för maskininlärningsalgoritmer delegerar vi arbetet till människor som vill bli underhållna.
Jinx är en GWAP som tar itu med problemet med ord sense disambigation REF.
Word sense disambiguation via human computation
{'venue': "HCOMP '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}