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【24h】

Word sense disambiguation based on context selection using knowledge-based word similarity

机译：基于基于知识的词相似性的语境选择基于语境选择的词感歧义

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摘要

In this paper, we introduce a novel knowledge-based word-sense disambiguation (WSD) system. In particular, the main goal of our research is to find an effective way to filter out unnecessary information by using word similarity. For this, we adopt two methods in our WSD system. First, we propose a novel encoding method for word vector representation by considering the graphical semantic relationships from the lexical knowledge bases, and the word vector representation is utilized to determine the word similarity in our WSD system. Second, we present an effective method for extracting the contextual words from a text for analyzing an ambiguous word based on word similarity. The results demonstrate that the suggested methods significantly enhance the baseline WSD performance in all corpora. In particular, the performance on nouns is similar to those of the state-of-the-art knowledge-based WSD models, and the performance on verbs surpasses that of the existing knowledge-based WSD models.
机译：在本文中，我们介绍了一种新颖的知识型词义歧义（WSD）系统。 特别是，我们的研究的主要目标是通过使用单词相似度找到一种有效的方法来滤除不必要的信息。 为此，我们在WSD系统中采用了两种方法。 首先，我们通过考虑来自词汇知识库的图形语义关系，提出了一种新颖的编码方法，用于从词汇知识库的图形语义关系，并且使用单词矢量表示来确定WSD系统中的单词相似度。 其次，我们提出了一种有效的方法，用于从文本中提取上下文单词，以基于单词相似性分析模糊单词。 结果表明，建议的方法显着提高了所有基层的基线WSD性能。 特别是，名词上的性能类似于最先进的知识的WSD模型，并且动词上的性能超过了现有的基于知识的WSD模型的性能。

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