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Train-O-Matic: Large-Scale Supervised Word Sense Disambiguation in Multiple Languages without Manual Training Data

机译:Train-O-Matic:大规模监督单词感知多种语言歧义而无需手动培训数据

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摘要

Annotating large numbers of sentencesudwith senses is the heaviest requirementudof current Word Sense Disambiguation.udWe present Train-O-Matic, a languageindependentudmethod for generating millionsudof sense-annotated training instancesudfor virtually all meanings of words inuda language’s vocabulary. The approachudis fully automatic: no human interventionudis required and the only type of humanudknowledge used is a WordNet-likeudresource. Train-O-Matic achieves consistentlyudstate-of-the-art performance acrossudgold standard datasets and languages,udwhile at the same time removing the burdenudof manual annotation. All the traininguddata is available for research purposes atudhttp://trainomatic.org
机译:注释大量句子 udwith感官是最重的要求 udof当前词感觉消歧。 udwe呈现火车-O-matic,一个语言单独的 udmethod用于生成数百万 udof感应批评的训练实例 udfor几乎所有的单词含义 UDA语言的词汇。方法 UDIS完全自动:没有人为干预 UDIS所需的UDI,使用的唯一类型的人类 udknowledge是wordnet-like udreSource。 Train-O-Matic在 Udgold标准数据集和语言中始终如一地实现了 Udstate-of最符合的性能, UDWhile同时删除负担 Udof手动注释。所有培训 uddata可用于 udhttp://trainomatic.org的研究目的

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