I den här artikeln utvärderar vi en mängd olika kunskapskällor och övervakade inlärningsalgoritmer för ordförnimmelsedisambigering på SENSEVAL-2 och SENSEVAL-1 data. Våra kunskapskällor inkluderar del-av-tal av grannord, enstaka ord i det omgivande sammanhanget, lokala samlokaliseringar och syntaktiska relationer. De läralgoritmer som utvärderas inkluderar Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes, AdaBoost, och beslut trädalgoritmer. Vi presenterar empiriska resultat som visar det relativa bidraget från komponentkunskapskällorna och de olika inlärningsalgoritmerna. I synnerhet, med hjälp av alla dessa kunskapskällor och SVM (dvs. en enda inlärningsalgoritm) uppnår noggrannhet högre än de bästa officiella poäng på både SENSEVAL-2 och SENSEVAL-1 testdata.
( REF jämför prestandan hos Support Vector Machines, Naive Bayes, AdaBoost och Decision Trees med hjälp av unigram, delar av tal, samlokaliseringar och syntaktiska relationer.
An Empirical Evaluation Of Knowledge Sources And Learning Algorithms For Word Sense Disambiguation
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}