論文の概要: Don't Neglect the Obvious: On the Role of Unambiguous Words in Word Sense Disambiguation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14325v3
• Date: Fri, 23 Oct 2020 09:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:51:23.151243
• Title: Don't Neglect the Obvious: On the Role of Unambiguous Words in Word Sense Disambiguation
• Title（参考訳）: 疑わしい言葉を無視しない:単語センスの曖昧さにおける曖昧な言葉の役割について
• Authors: Daniel Loureiro and Jose Camacho-Collados
• Abstract要約: 本稿では,現在最先端の伝搬モデルを用いて,単語知覚埋め込みのカバレッジと品質を拡張できることを示す。 UWA(Unambiguous Word s)データセットを導入し、最先端の伝搬モデルを用いて単語感覚埋め込みのカバレッジと品質を拡張する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8523859781812435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art methods for Word Sense Disambiguation (WSD) combine two different features: the power of pre-trained language models and a propagation method to extend the coverage of such models. This propagation is needed as current sense-annotated corpora lack coverage of many instances in the underlying sense inventory (usually WordNet). At the same time, unambiguous words make for a large portion of all words in WordNet, while being poorly covered in existing sense-annotated corpora. In this paper, we propose a simple method to provide annotations for most unambiguous words in a large corpus. We introduce the UWA (Unambiguous Word Annotations) dataset and show how a state-of-the-art propagation-based model can use it to extend the coverage and quality of its word sense embeddings by a significant margin, improving on its original results on WSD.
• Abstract（参考訳）: Word Sense Disambiguation (WSD)の最先端の手法は、事前訓練された言語モデルのパワーと、そのようなモデルのカバレッジを拡張するための伝搬方法の2つの異なる特徴を組み合わせたものである。 この伝搬は、現在のセンスアノテートコーパスは、基礎となるセンスインベントリ(通常WordNet)の多くのインスタンスをカバーしていないため必要である。 同時に、不明瞭な単語はWordNetのすべての単語の大部分を占め、既存の感覚注釈コーパスではカバーされていない。 本稿では,大コーパス内の不明瞭な単語に対してアノテーションを提供するための簡易な手法を提案する。 私たちは、uwa(unmbiguous word annotations)データセットを紹介し、最先端の伝搬ベースモデルが、そのword sense埋め込みのカバレッジと品質をかなりのマージンで拡張し、wsdのオリジナル結果を改善した方法を示します。

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