【24h】

Representations for category disambiguation

机译:类别歧义表示

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摘要

As it serves as a basis for POS tagging, category induction, and human category acquisition, we investigate the information needed to disambiguate a word in a local context, when using corpus categories. Specifically, we increase the recall of an error detection method by abstracting the word to be disambiguated to a representation containing information about some of its inherent properties, namely the set of categories it can potentially have. This work thus provides insights into the relation of corpus categories to categories derived from local contexts.
机译:由于它是POS标签,类别归纳和人类类别获取的基础,因此我们在使用语料库类别时研究了在本地上下文中消除单词歧义所需的信息。具体来说,我们通过将要消除歧义的单词抽象为一个包含有关其某些固有属性的信息(即可能具有的类别集)的表示形式,从而增加了错误检测方法的回忆。因此,这项工作提供了对语料库类别与从本地上下文派生的类别之间关系的见解。

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