Brist på manuellt sense-taggad data är ett hinder för övervakad ord sense disambigation metoder. I detta papper undersöker vi en etikettutbredning baserad semiövervakad inlärningsalgoritm för WSD, som kombinerar märkta och omärkta data i inlärningsprocessen för att fullt ut förverkliga ett globalt konsekvent antagande: liknande exempel bör ha liknande etiketter. Våra experimentella resultat på benchmark corpora indikerar att det konsekvent överträffar SVM när endast mycket få märkta exempel finns tillgängliga, och dess prestanda är också bättre än enspråkig bootstrappa, och jämförbar med tvåspråkig bootstrappa.
I REF föreslogs en etikettutbredningsalgoritm för ordförnimmelse och jämfört med bootstrappning och en SVM övervakad klassificerare.
Word Sense Disambiguation Using Label Propagation Based Semi-Supervised Learning
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}