De flesta ord representation metoder antar att varje ord äger en enda semantisk vektor. Detta är vanligtvis problematiskt eftersom lexisk tvetydighet är allestädes närvarande, vilket också är problemet som ska lösas med ordförnimmelse disambition. I detta dokument presenterar vi en enhetlig modell för gemensam ordrepresentation och disambigering, som kommer att tilldela olika representationer för varje ords betydelse. 1 Grundtanken är att både ord sense representation (WS-R) och ord sense disambiguation (WS-D) kommer att dra nytta av varandra: (1) högkvalitativa WSR kommer att fånga rik information om ord och sinnen, vilket bör vara till hjälp för WSD, och (2) högkvalitativa WSD kommer att ge tillförlitlig disambiguated corpora för att lära sig bättre sense representationer. Experimentella resultat visar att vår modell förbättrar prestandan av kontextuell ordlikhet jämfört med befintliga WSR-metoder, överträffar toppmoderna övervakade metoder på domänspecifika WSD, och uppnår konkurrenskraftiga prestanda på grovkorniga all-words WSD.
Chen och Al. REF presenterade en enhetlig modell för gemensam tolkningsrepresentation och disambigering.
A Unified Model for Word Sense Representation and Disambiguation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}