ADCSA-WSD: Adapted Discrete Crow Search Algorithm for Word Sense Disambiguation
Notice bibliographique
Résumé
In the field of natural language processing, the semantic disambiguation of words is beneficial to several applications, which helps us to identify the correct meaning of a word or a sequence of words according to the given context. It can be formulated as a combinatorial optimization problem where the goal is to find the set of meanings that contribute to improving the semantic relationship between target words. The Crow Search Algorithm (CSA) is a nature-inspired algorithm. It mimics the food foraging behavior of crow birds and their social interaction. CSA can deal with both continuous and discrete optimization problems. In this paper, the Word Sense Disambiguation (WSD) is modelled as a combinatorial optimization problem that is by nature a discrete problem. For this propose the discrete version of CSA has been adapted for solving the WSD problem and a DCSA-based WSD approach is proposed and called ADCSA-WSD. The proposed approach has been evaluated and compared with state-of-the-art approaches using three well-known benchmark datasets (SemCor 3.0, SensEval-02, SensEval-03). Experimental results show that ADCSA-WSD approach is performing better than other approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».