Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study on Class-based Word Sense Disambiguation"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study on Class-based Word Sense Disambiguation"
Diệu Nga
72
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
As empirically demonstrated by the last SensEval exercises, assigning the appropriate meaning to words in context has resisted all attempts to be successfully addressed. One possible reason could be the use of inappropriate set of meanings. In fact, WordNet has been used as a de-facto standard repository of meanings. However, to our knowledge, the meanings represented by WordNet have been only used for WSD at a very fine-grained sense level or at a very coarse-grained class level. We suspect that selecting the appropriate level of abstraction could be on between both levels. . | An Empirical Study on Class-based Word Sense Disambiguation Ruben Izquierdo Armando Suarez Deparment of Software and Computing Systems University of Alicante. Spain ruben armando @dlsi.ua.es German Rigau IXA NLP Group. EHU. Donostia Spain german.rigau@ehu.es Abstract As empirically demonstrated by the last SensEval exercises assigning the appropriate meaning to words in context has resisted all attempts to be successfully addressed. One possible reason could be the use of inappropriate set of meanings. In fact WordNet has been used as a de-facto standard repository of meanings. However to our knowledge the meanings represented by WordNet have been only used for WSD at a very fine-grained sense level or at a very coarse-grained class level. We suspect that selecting the appropriate level of abstraction could be on between both levels. We use a very simple method for deriving a small set of appropriate meanings using basic structural properties of WordNet. We also empirically demonstrate that this automatically derived set of meanings groups senses into an adequate level of abstraction in order to perform class-based Word Sense Disambiguation allowing accuracy figures over 80 . 1 Introduction Word Sense Disambiguation WSD is an intermediate Natural Language Processing NLP task which consists in assigning the correct semantic interpretation to ambiguous words in context. One of the most successful approaches in the last years is the supervised learning from examples in which statistical or Machine Learning classification models are induced from semantically annotated corpora Marquez et al. 2006 . Generally supervised systems have obtained better results than the unsupervised ones as shown by experimental work and international evaluation exercises such This paper has been supported by the European Union under the projects QALL-ME FP6 IST-033860 and KYOTO FP7 IcT-211423 and the Spanish Government under the project Text-Mess TIN2006-15265-C06-01 and KNOW .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Integrating surprisal and uncertain-input models in online sentence comprehension: formal techniques and empirical results"
Báo cáo khoa học: "An Empirical Investigation of Discounting in Cross-Domain Language Models"
Báo cáo khoa học: "An Empirical Evaluation of Data-Driven Paraphrase Generation Techniques"
Báo cáo khoa học: "A Combination of Active Learning and Semi-supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation: An Empirical Study on Japanese Web Search Query"
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of Chinese Chunking"
Báo cáo khoa học: "Empirical Lower Bounds on the Complexity of Translational Equivalence ∗"
Báo cáo khoa học: "Empirical Measurements of Lexical Similarity in Noun Phrase Conjuncts"
Báo cáo khoa học: "An Extensive Empirical Study of Collocation Extraction Methods"
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of Information Synthesis Tasks"
Báo cáo khoa học: "An Empirical Study of the Influence of Argument Conciseness on Argument Effectiveness"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.