Using linked disambiguated distributional networks for word sense disambiguation


Panchenko, Alexander ; Faralli, Stefano ; Ponzetto, Simone Paolo ; Biemann, Chris



URL: http://www.aclweb.org/anthology/W17-1909
Weitere URL: http://aclweb.org/anthology/W/W17/W17-19.pdf
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2017
Buchtitel: EACL 2017 Workshop on Sense, Concept and Entity Representations and their Applications : proceedings of the workshop, April 4, 2017 Valencia, Spain
Seitenbereich: 72-78
Veranstaltungstitel: 1st Workshop on Sense, Concept and Entity Representations and their Applications, EACL 2017
Veranstaltungsort: Valencia, Spain
Veranstaltungsdatum: April 4, 2017
Herausgeber: Camacho-Collados, Jose
Ort der Veröffentlichung: Stroudsburg, PA
Verlag: Association for Computational Linguistics
ISBN: 978-1-945626-50-0
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: We introduce a new method for unsupervised knowledge-based word sense disambiguation (WSD) based on a resource that links two types of sense-aware lexical networks: one is induced from a corpus using distributional semantics, the other is manually constructed. The combination of two networks reduces the sparsity of sense representations used for WSD. We evaluate these enriched representations within two lexical sample sense disambiguation benchmarks. Our results indicate that (1) features extracted from the corpus-based resource help to significantly outperform a model based solely on the lexical resource; (2) our method achieves results comparable or better to four state-of-the-art unsupervised knowledge-based WSD systems including three hybrid systems that also rely on text corpora. In contrast to these hybrid methods, our approach does not require access to web search engines, texts mapped to a sense inventory, or machine translation systems.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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