TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Learning the Latent Semantics of a Concept from its Definition"

In this paper we study unsupervised word sense disambiguation (WSD) based on sense definition. We learn low-dimensional latent semantic vectors of concept definitions to construct a more robust sense similarity measure wmfvec. Experiments on four all-words WSD data sets show significant improvement over the baseline WSD systems and LDA based similarity measures, achieving results comparable to state of the art WSD systems. | Learning the Latent Semantics of a Concept from its Definition Weiwei Guo Department of Computer Science Columbia University New York NY USA weiwei@ Mona Diab Center for Computational Learning Systems Columbia University New York NY USA mdiab@ Abstract In this paper we study unsupervised word sense disambiguation WSD based on sense definition. We learn low-dimensional latent semantic vectors of concept definitions to construct a more robust sense similarity measure wmfvec. Experiments on four all-words WSD data sets show significant improvement over the baseline WSD systems and LDA based similarity measures achieving results comparable to state of the art WSD systems. 1 Introduction To date many unsupervised WSD systems rely on a sense similarity module that returns a similarity score given two senses. Many similarity measures use the taxonomy structure of WordNet WN Fellbaum 1998 which allows only noun-noun and verb-verb pair similarity computation since the other parts of speech adjectives and adverbs do not have a taxonomic representation structure. For example the jcn similarity measure Jiang and Conrath 1997 computes the sense pair similarity score based on the information content of three senses the two senses and their least common subsumer in the noun verb hierarchy. The most popular sense similarity measure is the Extended Lesk elesk measure Banerjee and Pedersen 2003 . In elesk the similarity score is computed based on the length of overlapping words phrases between two extended dictionary definitions. The definitions are extended by definitions of neighbor senses to discover more overlapping words. However exact word matching is lossy. Below are two definitions from WN bank n 1 a financial institution that accepts deposits and channels the money into lending activities stock n 1 the capital raised by a corporation through 140 the issue of shares entitling holders to an ownership interest equity Despite the high semantic .

• Báo cáo khoa học
• Learning the Latent Semantics
• Concept from its Definition
• Weiwei Guo
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball