Vi utvecklar latent Dirichlet allokering med ORDNET (LDADWN), en oövervakad probabilistisk ämnesmodell som inkluderar ordkänsla som en dold variabel. Vi utvecklar en probabilistisk bakre inferensalgoritm för att samtidigt disambiguera en corpus och lära sig de domäner där man ska ta hänsyn till varje ord. Med hjälp av ORDNET-hierarkin bäddar vi in konstruktionen av Abney och Light (1999) i ämnesmodellen och visar att automatiskt lärda domäner förbättrar WSD-noggrannheten jämfört med alternativa sammanhang.
I REF, Latent Dirichlet med WordNet (LDADWN) är utvecklad för att samtidigt disambiguera en corpus och lära sig de domäner där att överväga varje ord.
A Topic Model for Word Sense Disambiguation