标签: machine-learning nlp word-sense-disambiguation
在所有Senseval和SemEval任务中,报告了两个分数 - 细粒度和粗粒度。在意义消歧的背景下,它们意味着什么?
答案 0 :(得分:2)
在WordNet中,你有感觉非常接近。例如,对于雪,你有这两种感觉。
S:(n)降雪,降雪(降水从云层中以冰晶形式降落) S:(n)雪(一层雪花(冻结的白色水晶)覆盖地面)
S:(n)降雪,降雪(降水从云层中以冰晶形式降落)
S:(n)雪(一层雪花(冻结的白色水晶)覆盖地面)
换句话说,当它从天而降时,它是第一个意义,当它到达地面时,它会改变感觉。
在细粒度中,这些是两种不同的感官,而在粗粒度中,它将被视为相同的感觉。