评估一种面向多语言的多义项定义生成模型
计算与语言
2020-06-16 v1 机器学习
摘要
大多数先前的定义建模工作未考虑一词多义现象，或者通过考虑给定上下文中目标词的定义建模来处理。相比之下，在本研究中，我们提出了一种基于多义项词嵌入的上下文无关定义建模方法，该方法能够为目标词生成多个定义。此外，与大多数主要关注英语的先前工作不同，我们在涵盖来自多个语系的九种语言的十五个不同数据集上评估了我们提出的方法。为了评估我们的方法，我们考虑了 BLEU 的几种变体。我们的结果表明，我们提出的多义项模型在所有十五个数据集上均优于单义项模型。
引用
@article{arxiv.2006.07398,
title = {Evaluating a Multi-sense Definition Generation Model for Multiple Languages},
author = {Arman Kabiri and Paul Cook},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.07398},
year = {2020}
}
备注
To be presented orally in 23rd International Conference on Text, Speech and Dialogue (TSD 2020)