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Topic Modeling for Word Sense Induction
Knopp, Johannes
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Völker, Johanna
;
Ponzetto, Simone Paolo
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-642-40722-2_10
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URL:
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http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2013
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Buchtitel:
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Language Processing and Knowledge in the Web : 25th International Conference, GSCL 2013, Darmstadt, Germany, September 25-27, 2013, Proceedings
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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8105
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Seitenbereich:
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97-103
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Veranstaltungsdatum:
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Sept. 25-27, 2013
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Herausgeber:
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Gurevych, Iryna
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-642-40721-5 , 978-3-642-40722-2
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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word sense induction , topic models , lexical semantics
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Abstract:
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In this paper, we present a novel approach to Word Sense Induction which is based on topic modeling. Key to our methodology is the use of word-topic distributions as a means to estimate sense distribu- tions. We provide these distributions as input to a clustering algorithm in order to automatically distinguish between the senses of semantically ambiguous words. The results of our evaluation experiments indicate that the performance of our approach is comparable to state-of-the-art methods whose sense distinctions are not as easily interpretable.
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BASE:
Knopp, Johannes
;
Völker, Johanna
;
Ponzetto, Simone Paolo
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;
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ORCID:
Knopp, Johannes, Völker, Johanna and Ponzetto, Simone Paolo  ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7484-2049
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