Apr, 2022

复合词构成成分的意义消岐

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TL;DR本文介绍了一种新颖的 Word Sense Disambiguation 方法，基于 set expansion 的思想，旨在解决复合词中多义词汇的歧义问题，实验表明该方法具有一定的成功率，但对复合词出现频率敏感。
distributional semanticpolysemydisambiguated vectorsword sense disambiguationset expansion
发现论文，激发创造
  • 多义性的几何学

    本文提出了一种三倍增的方法来进行无监督的多义词建模，其中使用低秩子空间来表示包含目标单词的句子，通过对表示的格拉斯曼几何进行聚类算法对目标单词的不同义项进行消歧辨别，最后基于英文维基百科语料库得出了多个词和词义对的表示，这些算法在标准意义识别和消歧辨别数据集上带来了新的最佳成果。

    Oct, 2016

  • 利用稀疏表示技术强化多义词处理能力

    使用稀疏分布式表示来表达单词的多个意思，Category Builder 是一个工作系统，可以支持多方面的词汇表示和多重成员资格，对于诸如 “埃及的恒河” 或 “托尔金的伏地魔” 之类的类比问题表现出色。

    May, 2018

  • 词义的线性代数结构及其在多义词中的应用

    本论文提出了一种技术，可以在词嵌入空间中对多义词词义进行线性分解，以及使用稀疏编码恢复指向这些词义的向量，并通过实证研究验证了该技术。

    Jan, 2016

  • 英语名词复合词表示方法的系统比较

    比较了名词复合物的不同表示方法，发现复合函数往往比分布式函数更有效，并且不同的函数在不同情况下表现不同，建议采用联合训练以得到更好的表示。

    Jun, 2019

  • 语料库统计遇上名词复合词：一些实证结果

    该研究实现并比较了名词复合分析的各种统计方法。结果表明，使用概念联想不仅能够实现广泛覆盖，还能提高准确性。基于依赖语法的分析模型比基于最深成分的分析模型更准确，尽管后者在文献中更为普遍。

    Apr, 1995

  • 一个词对应一个表达形式 - 是否对组合有意义？

    本文考察了是否需要先验消除词义歧义，或者词在上下文中可以通过组合来消除歧义。我们评估了现成的单向量和多感知向量模型在基准短语相似性任务和词义判别的新任务中的表现。我们发现，单向量模型的性能比多感知向量模型好，尽管其组成单元表示可能不太规整。此外，我们的研究结果表明，像点对点加法这样的简单组合函数能够从单一向量模型中很好地恢复感官相关信息。

    Feb, 2017

  • 使用 Poincaré 嵌入预测名词词组的组合性

    论文介绍了一种利用多层次信息和分布式信息的新技术，以检测名词短语的组合度，同时采用有监督的方法，并且使用了 Poincaré 嵌入，可以获得显著的效果提升。

    Jun, 2019

  • 针对深度组合模型的语法感知多义词嵌入

    本研究详细介绍了一个基于丰富的单词嵌入的组成分布式框架，旨在促进句子中单词之间的交互，并使用环境中的句法信息来增强向量。研究结果表明，该框架在 MSRPar 任务上取得了具有代表性的结果。

    Aug, 2015

  • 英语名词复数的语义属性：来自词向量的启示

    使用分布语义学，本文研究了英语名词复数形式的意义聚类，介绍了一种计算方法叫做 CosClassAvg，通过实验比较它与另一种方法 FRACSS 的差异，并验证了 CosClassAvg 方法在语义向量映射中的优越性

    Mar, 2022

  • 我不相信单词有多个意义

    该论文探讨了词义消歧的问题，提出了一个从语料库引申到词义的抽象概念，根据目的对语料进行聚类，反对一般语义资源对英语 / 法语等的词义描述，强调词义相对于 task 确定。

    Dec, 1997