Word Sense Disambiguation (WSD) är en av de viktigaste frågorna i behandling av naturligt språk. För närvarande är övervakade WSD-metoder effektiva sätt att lösa problemet med tvetydighet. På grund av bristen på storskaliga utbildningsdata kan de dock inte uppnå tillfredsställande resultat. I denna uppsats antar vi synonymer för sammanhangsord som kan ge mer kunskap för WSD-uppgift, och presentera två olika WSD-metoder baserade på kontextexpansion. Den första metoden betraktar Synonymer som ämne kontextuell funktion för att träna Bayesian modell. Den andra metoden behandlar sammanhangsord som består av synonymer som pseudoutbildningsdata, och härleder sedan betydelsen av tvetydiga ord genom att använda kunskaperna från både utbildnings- och pseudoträningsdata. Experimentella resultat visar att den andra metoden avsevärt kan förbättra den traditionella WSD-noggrannheten med 2,21 %. Dessutom överträffar det också det bästa systemet i SemEval-2007.
För kinesiskt språk föreslår REF hantering av data sparity problem genom att använda synonymer för utvidgning av sammanhang, deras första metod betraktar synonymer som ämne kontextuell funktion att träna Bayesian modell och andra metoden behandlar sammanhangsord som består av synonymer som pseudo utbildningsdata.
Chinese Word Sense Disambiguation based on Context Expansion
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}