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A New Approach to Word Sense Disambiguation in MT System

机译:MT系统中的语音歧义的一种新方法

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摘要

The word sense disambiguation (WSD) is a tough issue in natural language processing. This paper introduces and contrasts the main approaches of WSD prevailing in the world, and analyzes their advantages and disadvantages briefly. Then the author focuses on the vector space model (VSM), and furthermore, puts forward a new method that uses the approach of multi-level sentence similarity (MLSS) computation in the VSM. The new method improves the accuracy of VSM method and overcomes the "bag of words" problem in VSM.
机译:词语歧义(WSD)是自然语言处理中的一个棘手问题。本文介绍了世界上普遍的主要方法,并简要介绍了它们的优势和缺点。然后,作者侧重于矢量空间模型(VSM),此外,提出了一种新方法,该方法使用VSM中的多级别句子相似性(MLSS)计算方法。新方法提高了VSM方法的准确性,克服了VSM中的“单词”问题。

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