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Word Sense Disambiguation: A comprehensive knowledge exploitation framework

机译：词义消歧：全面的知识开发框架

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Word Sense Disambiguation (WSD) has been a basic and on-going issue since its introduction in natural language processing (NLP) community. Its application lies in many different areas including sentiment analysis, Information Retrieval (IR), machine translation and knowledge graph construction. Solutions to WSD are mostly categorized into supervised and knowledge-based approaches. In this paper, a knowledge-based method is proposed, modeling the problem with semantic space and semantic path hidden behind a given sentence. The approach relies on the well-known Knowledge Base (KB) named WordNet and models the semantic space and semantic path by Latent Semantic Analysis (LSA) and PageRank respectively. Experiments has proven the method's effectiveness, achieving state-of-the-art performance in several WSD datasets. (C) 2019 The Author(s). Published by Elsevier B.V.
机译：自从自然语言处理（NLP）社区引入词义消除歧义（WSD）以来，它一直是一个基本且持续的问题。它的应用位于许多不同的领域，包括情感分析，信息检索（IR），机器翻译和知识图的构建。 WSD的解决方案主要分为有监督的和基于知识的方法。本文提出了一种基于知识的方法，用隐藏在给定句子后面的语义空间和语义路径对问题进行建模。该方法依赖于名为WordNet的著名知识库（KB），并分别通过潜在语义分析（LSA）和PageRank对语义空间和语义路径进行建模。实验证明了该方法的有效性，并在多个WSD数据集中实现了最先进的性能。 （C）2019作者。由Elsevier B.V.发布

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