Sussx: WSD using Automatically Acquired Predominant Senses
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DOI：
10.3115/1621474.1621542
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发表时间：
2007-06
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Koeling;Diana McCarthy
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Koeling;Diana McCarthy
我们在（McCarthy et al., 2004）中介绍了一种使用原始（未标记）文本自动发现单词主要意义的方法，并在Senseval3中参与了该系统。从那时起，我们致力于进一步开发改进基本方法的想法。在本文中，我们以两个我们认为有改进潜力的领域为目标。在第一篇文章中，我们讨论了WordNet的（自己的）感知清单的细粒度结构（即本专题任务的主题）。我们在这里讨论的第二个问题是处理基方法的主题域专门化。
We introduced a method for discovering the predominant sense of words automatically using raw (unlabelled) text in (McCarthy et al., 2004) and participated with this system in Senseval3. Since then, we worked on further developing ideas to improve upon the base method. In the current paper we target two areas where we believe there is potential for improvement. In the first one we address the finegrained structure of WordNet's (wn) sense inventory (i.e. the topic of the task in this particular track). The second issue we address here, deals with topic domain specilisation of the base method.