Natural Language and Computational Linguistics at the University of Sussex

Abstract

In this project we develop new ways of estimating the frequency distributions of the senses of words from raw (unannotated) text. We are starting to exploit these distributions to implement WSD systems which do not rely on the availability of hand-labelled resources. One way is to adopt the meaning distinctions set out in a particular dictionary or thesaurus and then to relate these distinctions to measures of similarity that we compute automatically between the occurrences of words in a text. Another way in which we use measures of word similarity is to automatically augment existing specialised thesauruses with new terms.

Показаны новые пути оценки частоты распределения значений слов в необработанном (неаннотированном) тексте. Мы начали использовать эти распределения для обеспечения WSD-систем (систем «слово-смысл-значение»), которые не зависят от наличия маркированных вручную источников. Один путь – принять значимые признаки, используемые в отдельном словаре или тезаурусе и затем установить количественную связь этих признаков со сходными, которые мы высчитали автоматически. Другой путь, где мы используем показатель распределения слов, - автоматическое приращение существующих специализированных тезаурусов с новыми терминами.