Valpreferenser har använts av system för ordförnimmelsedeambiguation (WSD) som en källa till diambiguerande information. Vi utvärderar WSD med hjälp av urvalsinställningar förvärvade för engelska adjektiv-nomen, subjekt, och direkta objekt grammatiska relationer med avseende på en standard test corpus. Urvalsinställningarna är specifika för verb eller adjektivklasser, snarare än enskilda ordformer, så de kan användas för att disambiguera de medverkande adjektiven och verben, snarare än bara de nominella argumenthuvudena. Vi undersöker också användningen av en senseper-discourse heuristic för att sprida en sense tag för ett ord till andra händelser av samma ord i det nuvarande dokumentet för att öka täckningen. Även om preferenserna fungerar bra i jämförelse med andra oövervakade WSD-system på samma corpus, resultaten visar att för många tillämpningar, ytterligare kunskapskällor skulle krävas för att uppnå en adekvat nivå av noggrannhet och täckning. Förutom kvantifiering av prestanda analyserar vi resultaten för att undersöka i vilka situationer de valbara preferenserna uppnår den bästa precisionen och i vilka en sense-per-discourse heuristic ökar prestandan. Vi förvärvar urvals preferenser som sannolikhetsfördelningar över Word-Net (Fellbaum 1998) sub hyponym hierarki. Sannolikhetsfördelningen är beroende av ett verb eller adjektiv och ett grammatiskt förhållande. Ett substantiv är disambiguated genom att använda preferenser för att ge sannolikhetsberäkningar för var och en av sina sinnen i WordNet, det vill säga för WordNet-synset. Verber och adjektiv disambigueras genom att använda sannolikhetsfördelningarna och Bayes' regel för att få en uppskattning av sannolikheten för adjektivet eller verbet klass, med tanke på substantivet och grammatiska förhållandet. Tidigare har vi utvärderat substantiv och verb disambigering på den engelska all-words uppgiften i SENSEVAL-2 övningen (Cotton et al. 2001)................................................................................................... Vi presenterar nu resultat också med hjälp av preferenser för adjektiv, återigen utvärderad på SENSEVAL-2 test corpus (men utförs efter den formella utvärderingsfristen). Resultaten är uppmuntrande, med tanke på att denna metod inte är beroende av någon handtagen data eller frekvensfördelning som härleds från sådana data. Även om en liten mängd engelska sense-taggade data finns tillgängliga, anser vi ändå att det är viktigt att undersöka metoder som inte kräver sådana data, eftersom det kommer att finnas språk eller texter för vilka sense-taggade data för ett givet ord inte är tillgängliga eller relevanta.
Tidigare arbete på ord sense disambiguation med hjälp av urvals preferenser inkluderar REF bland annat, men de rapporterar låga resultat.
Disambiguating Nouns, Verbs, and Adjectives Using Automatically Acquired Selectional Preferences
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}