Different Sense Granularities for Different Applications
Different Sense Granularities for Different Applications
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DOI：
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发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Martha Palmer;O. Babko-Malaya;H. Dang
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Martha Palmer;O. Babko-Malaya;H. Dang
本文描述了一种 WordNet 词义区分的分层方法，该方法提供了不同类型的自动词义消歧 (WSD) 系统，这些系统以不同的准确度级别执行。对于细粒度的感知区分可能并不重要的任务，精确的粗粒度 WSD 系统可能就足够了。本文讨论了三种不同级别的感知粒度背后的标准，以及 WSD 系统使用的机器学习方法。
This paper describes an hierarchical approach to WordNet sense distinctions that provides different types of automatic Word Sense Disambiguation (WSD) systems, which perform at varying levels of accuracy. For tasks where fine-grained sense distinctions may not be essential, an accurate coarse-grained WSD system may be sufficient. The paper discusses the criteria behind the three different levels of sense granularity, as well as the machine learning approach used by the WSD system.