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Meaningful Clustering of Senses Helps Boost Word Sense Disambiguation Performance

机译:有意义的感官聚类有助于提高词义消歧性能

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摘要

Fine-grained sense distinctions are one of the major obstacles to successful Word Sense Disambiguation. In this paper, we present a method for reducing the granularity of the WordNet sense inventory based on the mapping to a manually crafted dictionary encoding sense hierarchies, namely the Oxford Dictionary of English. We assess the quality of the mapping and the induced clustering, and evaluate the performance of coarse WSD systems in the Senseval-3 English all-words task.
机译:细粒度的区分是成功消除词义歧义的主要障碍之一。在本文中,我们提出了一种基于映射到手工制作的字典编码感觉层次结构(即牛津英语字典)的方法来减少WordNet感觉清单的粒度的方法。我们评估了映射和诱导聚类的质量,并评估了Senseval-3 English all-word任务中粗WSD系统的性能。

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