Word Sense Classification Using Support Vector Machines
Jun Hyeok Park, Songwook Lee · KIPS Transactions on Software and Data Engineering · 2016
단어 의미 분별 문제는 문장에서 어떤 단어가 사전에 가지고 있는 여러 가지 의미 중 정확한 의미를 파악하는 문제이다. 우리는 이 문제를 다중 클래스 분류 문제로 간주하고 지지벡터기계를 이용하여 분류한다. 세종 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미 중의성 단어의 문맥 단어를 두 가지 벡터 공간에 표현한다. 첫 번째는 문맥 단어들로 이뤄진 벡터 공간이고 이진 가중치를 사용한다. 두 번째는 문맥 단어의 윈도우 크기에 따라 문맥 단어를 단어 임베딩 모델로 사상한 벡터 공간이다. 실험결과, 문맥 단어 벡터를 사용하였을 때 약 87.0%, 단어 임베딩을 사용하였을 때 약 86.0%의 정확도를 얻었다. The word sense disambiguation problem is to find the correct sense of an ambiguous word having multiple senses in a dictionary in a sentence. We regard this problem as a multi-class classification problem and classify the ambiguous word by using Support Vector Machines. Context words of the ambiguous word, which are extracted from Sejong sense tagged corpus, are represented to two kinds of vector space. One vector space is composed of context words vectors having binary weights. The other vector space has vectors where the context words are mapped by word embedding model. After experiments, we acquired accuracy of 87.0% with context word vectors and 86.0% with word embedding model.