结合有监督与无监督学习的词义消歧混合方法
计算与语言
2016-11-04 v1
摘要
在本文中,我们将基于不同情境找出词语含义。词义消歧用于基于实时上下文使用有监督和无监督方法找出词语含义。无监督方法使用在线词典进行学习,而有监督方法使用人工学习集。手工标注的数据被填充,可能对学习过程不够有效和充分。这种信息限制是有监督方法的主要缺陷。我们提出的方法着重通过使用以动态方式丰富并保持新数据的学习集来克服该限制。利用简单过滤方法获取适当的训练数据。我们引入了一种混合方法,结合了Modified Lesk方法和利用学习方法丰富了词袋的Bag-of-Words。我们的方法基于实验确立了相对于个体Modified Lesk和Bag-of-Words方法的优越性。
引用
@article{arxiv.1611.01083,
title = {A Hybrid Approach to Word Sense Disambiguation Combining Supervised and Unsupervised Learning},
author = {Alok Ranjan Pal and Anirban Kundu and Abhay Singh and Raj Shekhar and Kunal Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.01083},
year = {2016}
}
备注
13 pages in International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), Vol. 4, No. 4, July 2013