Wyszukiwarka
Abstrakt
In recent years, word embeddings have been shown to improve the performance in NLP tasks such as syntactic parsing or sentiment analysis. While useful, they are problematic in representing ambiguous words with multiple meanings, since they keep a single representation for each word in the vocabulary. Constructing separate embeddings for meanings of ambiguous words could be useful for solving the Word Sense Disambiguation (WSD) task. In this work, we present how a word embeddings averagebased method can be used to produce semantic-rich meaning embeddings. We also open-source a WSD dataset that was created for the purpose of evaluating methods presented in this research.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (5)
-
Grzegorz Beringer
-
Mateusz Jabłoński
-
Piotr Januszewski
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 72 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15439/2019F120
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Annals of Computer Science and Information Systems
nr 18,
strony 273 - 276,
ISSN: 2300-5963 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2019
- Opis bibliograficzny:
- Beringer G., Jabłoński M., Januszewski P., Sobecki A., Szymański J.: Towards semantic-rich word embeddings// Annals of Computer Science and Information Systems -Vol. 18, (2019), s.273-276
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15439/2019f120
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 153 razy