EMNLPOct, 2021

连点成线：通过对齐词义库桥接单词和定义之间的语义关系

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TL;DR本研究提出了一种采用词义从不同词义库中匹配相同词义的定义句子（术语）的光泽对齐算法，并使用这些对齐的库训练模型以确定目标单词在上下文中的语义等效性，解决了有限的训练数据和集中于 WordNet 等预定义的词义库的问题；实验结果表明，所提出的方法改善了所有词义和低频词义的预测，并优于现有工作。
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发现论文，激发创造
  • 将词汇注释融入神经词义消歧

    该论文提出了一种新的神经网络模型 GAS，在词汇资源和上下文信息的共同作用下实现了更好的词义消歧效果。

    May, 2018

  • GlossBERT: 一种具备词汇知识的词义消歧 BERT 模型

    本研究致力于提高利用词汇资源和神经网络的方法进行词义消歧（WSD）的性能。我们提出了基于 BERT 的 WSD 系统，并在 SemCor3.0 上对其进行了微调，实验结果表明，我们的方法优于现有的最先进系统。

    Aug, 2019

  • 基于知识的词义消歧的语义专业化

    本文提出了一种基于词汇知识的语境化嵌入模型用于词义消岐，将相关语义的词义和上下文靠近，将不相关的远离，用 Attract-Repel 目标函数和自训练目标函数对嵌入进行调整，实现了在知识为基础的词义消岐方面的最新前沿成果。

    Apr, 2023

  • 视觉遇见定义：融合词汇信息的无监督视觉词义消岐

    本文介绍了一种使用基于词义的外部词汇知识库的无监督视觉词义消歧方法，该方法提出了一种利用贝叶斯推断来合并词义信息的方法，以及一种与 GPT-3 一起使用的上下文感知定义生成方法，实验结果显示，我们的方法显著提高了 VWSD 性能，并且对于具有更好性能的现有定义生成方法的 OOD 样例实现的明显性能提升。

    May, 2023

  • 使用主题模型的基于知识的词义消歧

    本研究使用主题模型的形式设计了一种词义消歧系统，使其在上下文单词数线性增长的情况下扩展，该方法在 5 个英语全单词 WSD 数据集上进行的评估表明，其性能优于这一领域的当前最先进无监督知识为基础的 WSD 系统。

    Jan, 2018

  • 使用仅词嵌入的方法对 158 种语言进行词义消歧

    本研究提出了一种基于预训练的词嵌入，利用完全无监督和无基于知识的方法诱导一个完整的词义库，并实现对 158 种语言中的单词进行上下文消歧，对于资源匮乏的语言特别有用。

    Mar, 2020

  • 非参数少样本学习用于词义消歧

    本文提出了一种基于 MetricWSD 的非参数的少样本学习方法，通过进行情节性训练，并学习计算给定单词的不同意义之间的距离，将高频词的学习度量空间转移到低频的单词中，从而避免了在自然语言处理中监督式全单词 WSD 的一个重要挑战中的数据不平衡问题。该方法在不依赖任何词汇资源的情况下，能够获得强大的性能，并通过联合 WSD 评估基准实现了 75.1 F1 得分的良好表现。

    Apr, 2021

  • 将弱监督的词义消歧集成到神经机器翻译中

    本研究探讨了利用词义消歧算法扩大上下文范围提高神经机器翻译的效果，通过引入三种自适应聚类算法进行了验证并在 SemEval 数据上进行了评估，随后在一个最先进的 NMT 系统中联合学习单词向量和最佳 WSD 算法定义的词义向量，最终证明这种方法可以优于几个基准模型。

    Oct, 2018

  • 一种二次 0-1 规划方法用于词义消岐

    本文介绍了一种基于 QIP 模型的词义消歧方法，通过最大化目标函数中词义 - 单词相似性和词义 - 词义关联性来捕获目标词不同词义间的互动，以解决词义相互依赖导致的组合优化问题。

    Jan, 2022

  • 统一语义表示的多语言词义消歧

    本文提出了一种基于多语言词典建立知识和监督为基础的多语言词义消歧（MWSD）系统的方法，利用统一的语义表示，将多种语言的注释进行共同训练以解决 MWSD 的注释稀缺问题，并在 SemEval-13 和 SemEval-15 数据集上展示了该方法的有效性。

    Oct, 2022