En syratest för alla nya Word Sense Disambiguation (WSD) algoritm är dess prestanda mot den mest Frequent Sense (MFS). Fältet av WSD har funnit MFS baslinje mycket svår att slå. Om WSD-forskare hade tillgång till MFS-värden, kommer deras strävan att förbättra denna heuristiska att driva WSD-gränsen. Men att få MFS-värden kräver sense kommenterade corpus i enorma mängder, vilket är utanför gränserna för de flesta språk, även om deras WordNets är tillgängliga. I detta dokument föreslår vi en oövervakad metod för upptäckt av MFS från den otaggade korporan, som utnyttjar ordinslag. Vi jämför ordet inbäddande av ett ord med all dess känsla inbäddar och få den dominerande känslan med den högsta likheten. Vi observerar betydande resultatvinst för Hindi WSD över WordNet First Sense (WFS) baslinje. När det gäller engelska, är SemCor baslinje bättre för de ord vars frekvens är större än 2. Vår strategi är språk- och domänoberoende.
I REF föreslogs en oövervakad MFS-detekteringsmetod med ordinslag.
Unsupervised Most Frequent Sense Detection using Word Embeddings
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}