python - 具有感应频率的简化 Lesk 算法

Question

我得到了 WSD（词义消歧）任务。我相信你会尝试的第一件事是：

1）最常见的感觉基线（选择第一个同义词集#1）

2) 简化的 Lesk 算法

毫不奇怪，最常见的感觉基线的性能表现相当不错，而简化 Lesk 算法则没有那么好。使用这个观察，我想知道你是否可以在简化 Lesk 算法中以某种方式合并感官频率。如果 Lesk 算法采用重叠大小的最大值，如果我们以某种方式给出了感觉频率（可能从训练语料库中学习），那么取重叠大小和相应感觉频率的乘积的最大值是一个合理的修改吗？

标签： pythonnlpwordnet