Sammanfattning Aktuella tillvägagångssätt för ord sense disambiguation användning (och ofta kombinera) olika maskininlärning tekniker. De flesta hänvisar till egenskaperna hos tvetydigheten och dess omgivande ord och grundar sig på tusentals exempel. Tyvärr är det betungande att utveckla stora utbildningsset, och som svar på denna utmaning undersöker vi användningen av symbolisk kunskap för små dataset. En naiv Bayes classifier tränades för 15 ord med 100 exempel för varje. Uniified Medical Language System (UMLS) semantiska typer som tilldelas begrepp som finns i meningen och samband mellan dessa semantiska typer bildar kunskapsbasen. Den vanligaste känslan av ett ord tjänade som baslinje. Effekten av allt mer exakt symbolisk kunskap utvärderades under nio experimentella förhållanden. Prestanda mättes genom noggrannhet baserad på 10-faldig korsvalidering. Det bästa tillståndet använde endast de semantiska typerna av orden i meningen. Noggrannheten var då i genomsnitt 10 % högre än utgångsvärdet, men den varierade från 8 % försämring till 29 % förbättring. För att undersöka denna stora varians, utförde vi flera uppföljningsutvärderingar, testa ytterligare algoritmer (beslut träd och neurala nätverk), och guld standarder (per expert), men resultaten skilde sig inte nämnvärt. Vi noterade emellertid en tendens att man fann den bästa disambitionen för ord som var minst besvärliga för de mänskliga utvärderarna. Vi drar slutsatsen att varken algoritm eller individuellt mänskligt beteende orsakar dessa stora skillnader, men att strukturen i UMLS Metathesaurus (används för att representera sinnen av tvetydiga ord) bidrar till felaktigheter i guldstandarden, vilket leder till varierande prestanda av ord sense disambiguation tekniker.
I en uppföljningsstudie experimenterade Leroy och Rindflesch REF med ytterligare algoritmer (beslutsträd och neurala nätverk) men resultaten skilde sig inte signifikant.
Effects of information and machine learning algorithms on word sense disambiguation with small datasets
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems 15', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}