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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Myung Yun Kang (Chungbuk National University) Bogyum Kim (Chungbuk National University) Jae Sung Lee (Chungbuk National University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.11 No.1
발행연도
2017.3
수록면
32 - 38 (7page)

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Determining the correct word sense among ambiguous senses is essential for semantic analysis. One of the models for word sense disambiguation is the word space model which is very simple in the structure and effective. However, when the context word vectors in the word space model are merged into sense vectors in a sense inventory, they become typically very large but still suffer from the lexical scarcity. In this paper, we propose a word sense disambiguation method using word embedding that makes the sense inventory vectors compact and efficient due to its additive compositionality. Results of experiments with a Korean sense-tagged corpus show that our method is very effective.
#Word sense disambiguation #Word embedding #Word space #Semantic analysis

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. WORD SPACE MODEL
IV. EMBEDDED WORD SPACE MODEL
V. FEATURES AND COMBINED MODELS
VI. EXPERIMENT
VII. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
A. Kilgarriff and J. Rosenzweig, “Framework and results for English SENSEVAL,” Computers and the Humanities, vol. 34, no. 1-2, pp. 15-48, 2000. D. McCarthy, “Word sense disambiguation: an overview,” Language and Linguistics compass, vol. 3, no. 2, pp. 537- 558, 2009. M. Lesk, “Automatic sense disambiguation using machine readable dictionaries: how to tell a pine cone from an ice cream cone,” in Proceedings of the 5th Annual International Conference on Systems Documentation, Toronto, Canada, 1986, pp. 24?26. D. E. Walker, “Knowledge resource tools for accessing large text files,” in Proceedings of the Conference on Theoretical and Methodological Issues in Machine Translation of Natural Languages, Hamilton, NY, 1985, pp. 335-347. D. Yarowsky, “Word-sense disambiguation using statistical models of Roget's categories trained on large corpora,” in Proceedings of the 14th Conference on Computational Linguistics (COLING), Nantes, France, 1992, pp. 454-460.

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