Mnogoznal : an unsupervised system for word sense disambiguation


Ustalov, Dmitry ; Teslenko, Denis ; Panchenko, Alexander ; Chernoskutov, Mikhail



DOI: https://doi.org/10.1109/SIBIRCON.2017.8109857
URL: https://www.researchgate.net/publication/321122015...
Weitere URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/8109857/
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2017
Buchtitel: 2017 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON)
Seitenbereich: 147-150
Veranstaltungstitel: 2017 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON)
Veranstaltungsort: Novosibirsk, Russia
Veranstaltungsdatum: September 18-22, 2017
Herausgeber: Rodionov, Alexey
Ort der Veröffentlichung: Piscataway, NJ
Verlag: IEEE
ISBN: 978-1-5386-1597-3 , 978-1-5386-1596-6 , 978-1-5386-1595-9
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems III: Enterprise Data Analysis (Ponzetto 2016-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In this paper, we present Mnogoznal, an unsupervised system for word sense disambiguation. Given a sentence, the system chooses the most relevant sense of each input word w.r.t. to the semantic similarity between the given sentence and the synset constituting the sense of the target word. Mnogoznal has two modes of operation. The sparse mode uses the traditional vector space model to estimate the most similar word sense corresponding to its context. The dense mode, instead, uses synset embeddings to cope with the sparsity problem. We describe the architecture of the present system and also conduct its preliminary evaluation on three different lexical semantic resources for Russian. We found that the dense mode substantially outperform the sparse one on all the datasets as according to the adjusted Rand index computed on a gold standard dataset.




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