A b s t r a c t Mål: Syftet med denna studie var att undersöka relationer mellan olika aspekter i övervakad ordet disambiguation (WSD; övervakad maskininlärning för att reda ut innebörden av en term i ett sammanhang) och jämföra övervakad WSD i den biomedicinska domänen med den i den allmänna engelska domänen. Studien omfattar tre dataset (en biomedicinsk förkortning dataset, en allmän biomedicinsk term dataset, och en allmän engelsk dataset). Författarna implementerade tre maskininlärningsalgoritmer, inklusive (1) naiva Bayes (NBL) och beslutslistor (TDLL), (2) deras anpassning av beslutslistor (ODLL) och (3) deras blandade övervakade lärande (MSL). Det fanns sex funktioner representationer (olika kombinationer av collocations, påse med ord, orienterad påse med ord, etc.) och fem fönsterstorlekar (2, 4, 6, 8 och 10). Resultat: Supervised WSD är lämplig endast när det finns tillräckligt med känsla-taggade fall med minst några dussintals fall för varje känsla. Samlokaliseringar i kombination med grannord är lämpliga val för sammanhanget. För termer med icke-relaterade biomedicinska sinnen, en stor fönsterstorlek som hela stycket bör användas, medan för allmänna engelska ord en måttlig fönsterstorlek mellan 4 och 10 bör användas. Resultaten av författarnas genomförande av beslutslistorna för förkortningar var bättre än för traditionella beslutslistor. Men det motsatta höll för de andra två uppsättningarna. Dessutom, författarnas blandade övervakade lärande var stabil och i allmänhet bättre än andra för alla uppsättningar. Slutsats: Av denna studie fann man att olika aspekter av övervakade WSD är beroende av varandra. Den försöksmetod som presenteras i studien kan användas för att välja den bästa övervakade WSD-klassificeringen för varje tvetydig term. Word sense disambiguation (WSD) är problemet med att märka rätt känsla av ett givet ord i ett sammanhang. Att lösa sense tvetydighet är ett av de viktigaste problemen i behandling av naturligt språk (NLP) och är viktigt för alla typer av textförståelse uppgift såsom informationsutdrag, informationshämtning, eller meddelandeförståelse. Trots det breda spektrum av metoder som undersökts, inklusive expertregler och övervakade eller oövervakade maskininlärningsmetoder, finns det för närvarande inget storskaligt, brett täckningssystem och mycket exakt WSD-system. En av de uppmuntrande tillvägagångssätten för WSD är övervakad maskininlärning. 2 Med tanke på ett tvetydigt ord W, en övervakad WSD klassificering erhålls genom att tillämpa övervakad maskininlärning på en samling av sense-taggade fall av W, kallas en sense-taggad corpus av W STC(W), där betydelsen av W i varje instans har märkts. Övervakade strategier tenderar att uppnå bättre resultat än andra WSD-strategier. 4, 5 Men övervakad WSD lider av bristen på en stor, bred täckning, sense-taggade corpus. För närvarande finns det två forskningslinjer som tar itu med detta problem 6,7: (1) utforma effektiva provtagningsmetoder för att sänka kostnaden för sense taggning eller (2) använda en maskinläsbar ordbok (MRD) och en stor samling rå text för att få en rå sense-taggad corpus. I flera tidigare rapporter, 8, 9 har vi visat att metoder baserade på MRD kan användas för att få en stor, sense-taggad corpus för tvetydiga biomedicinska förkortningar. Vi gjorde också en jämförelsestudie i en rapport, 8 men den var begränsad (med en datauppsättning specialiserad på den medicinska rapporten domän, ett par befintliga maskininlärning algoritmer, och några funktioner representationer som inte inkluderar collocation). Huvudfokus i rapporten var att föreslå en oövervakad WSD-metod och inte att jämföra olika övervakade WSD-klassificeringar. Resultaten visade att ytterligare undersökning av övervakade WSD var motiverad. I denna rapport undersökte vi relationerna mellan olika aspekter av övervakad WSD och jämförde WSD inom den biomedicinska domänen med den i den allmänna engelska domänen. Här presenterar vi först bakgrund och relaterat arbete om övervakad WSD. Vi beskriver sedan vårt experiment på övervakad WSD som omfattar flera aspekter: datauppsättning, funktion affiliationer av författarna:
Liu m.fl. REF experimenterade med Naïve Bayes, beslutslistor, deras anpassning av beslutslistor och deras version av blandat övervakat lärande.
A multi-aspect comparison study of supervised word sense disambiguation
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}