Я пытался решить проблему многозначности слов (исправить WordNet-синсеты для многозначных слов в тексте) с помощью нейронных сетей типа word2vec (Использование Word2Vec для решения проблем полисемии), но это дало слишком плохие результаты. Каковы другие современные алгоритмы для разрешения полисемии/омонимии слов? Можете ли вы дать мне несколько статей?
Вы можете начать с реализации чувство2векпросторный. Он основан на оригинальном sense2vec бумага. Из аннотации:
This paper presents a novel approach which addresses these concerns by modeling multiple embeddings for each word based on supervised disambiguation, which provides a fast and accurate way for a consuming NLP model to select a sense-disambiguated embedding. We demonstrate that these embeddings can disambiguate both contrastive senses such as nominal and verbal senses as well as nuanced senses such as sarcasm.
На эта страница вы можете найти публикации и ранги НЛП STATE-OF-THE-ART, особенно Значение значения слова - WSD SOTA. Вас могут заинтересовать supWSDemb и УКБ, которые являются контролируемой и неконтролируемой SOTA соответственно в текущее время.