Ю.А. Кравченко , Мансур Али Махмуд, Мохаммад Жуман Хуссайн
2021-08-11
Аннотация ▼
В задачах интеллектуального анализа текста текстовое представление должно быть не только эффективным, но и интерпретируемым, поскольку это позволяет понять операционную логику, лежащую в основе моделей интеллектуального анализа данных. В этой статье предлагается модифицированный метод устранения неоднозначности слов (WSD), который, по сути, имитирует хорошо известный вариант подхода Леска WSD. Для выбранного слова и его контекста алгоритм Леска проводит свои вычисления на основе проверки совпадений контекста слова и каждого определения его смыслов (глосс), для того чтобы выбрать правильное значение. Основным преимуществом данного метода является применение концепции сходства между определением и контекстом вместо «перекры- тия», для каждого смысла целевого слова в дополнение к расширению определения приме- рами предоставленными WordNet. Предлагаемый метод также характеризуется исполь- зованием функций измерения схожести текстов, определенных в распределенном семан- тическом пространстве. Предлагаемый метод протестирован на пяти различных наборах эталонных данных для задачи устранения неоднозначности смысла слов и сравнивался с несколькими базовыми методами, включая Lesk, расширенный Lesk, WordNet 1st sense, Babelfy и UKB. Результаты показывают, что предлагаемый метод превосходит большин- ство известных аналогов, за исключением методов Babelfy и WN 1st sense.
