論文の概要: Automatic WordNet Construction using Word Sense Induction through Sentence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03251v2
• Date: Fri, 4 Aug 2023 11:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 16:49:11.662703
• Title: Automatic WordNet Construction using Word Sense Induction through Sentence Embeddings
• Title（参考訳）: 文埋め込みによる単語センス誘導を用いたワードネットの自動構築
• Authors: Dan John Velasco, Axel Alba, Trisha Gail Pelagio, Bryce Anthony Ramirez, Jan Christian Blaise Cruz and Charibeth Cheng
• Abstract要約: 本稿では,未ラベルコーパスと文埋め込み型言語モデルのみを用いて,スクラッチからワーネットを構築する手法を提案する。 FilWordNetは、古いフィリピンのWordNetを代替し、改善する新しいワードネットです。 提案手法は,人間の監督を必要とせずに,既存の感覚やシンセットを自動生成することができることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language resources such as wordnets remain indispensable tools for different natural language tasks and applications. However, for low-resource languages such as Filipino, existing wordnets are old and outdated, and producing new ones may be slow and costly in terms of time and resources. In this paper, we propose an automatic method for constructing a wordnet from scratch using only an unlabeled corpus and a sentence embeddings-based language model. Using this, we produce FilWordNet, a new wordnet that supplants and improves the outdated Filipino WordNet. We evaluate our automatically-induced senses and synsets by matching them with senses from the Princeton WordNet, as well as comparing the synsets to the old Filipino WordNet. We empirically show that our method can induce existing, as well as potentially new, senses and synsets automatically without the need for human supervision.
• Abstract（参考訳）: Wordnetsのような言語リソースは、さまざまな自然言語タスクやアプリケーションに必須のツールである。 しかし、フィリピンのような低リソース言語では、既存のワードネットは古く時代遅れであり、新しいワードネットの生成は時間とリソースの面で遅くコストがかかる可能性がある。 本稿では,ラベルなしコーパスと文埋め込み型言語モデルのみを用いて,スクラッチから単語ネットを構築する自動手法を提案する。 これを用いて、フィリピンの古いWordNetを置き換え、改善する新しいワードネットであるFilWordNetを作成する。 我々は、この自動誘発感覚と合成集合をプリンストンワードネットの感覚とマッチングし、その合成集合を旧フィリピンワードネットと比較することで評価する。 提案手法は,人間の監督を必要とせずに,既存の感覚やシンセットを自動生成することができることを実証的に示す。

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