Word sense disambiguation for Hungarian using transformers
In this paper we investigate the applicability of contextual word embeddings for the task of word sense disambiguation (WSD) in Hungarian. We show that a simple k–nn (k–nearest neighbors) approach which relies on multilingual BERT representations can yield highly accurate results in terms of F-score...
Elmentve itt :
| Szerző: | Berend Gábor |
|---|---|
| Testületi szerző: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged) |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2020
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
16 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Szemantika |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/67685 |
Hasonló tételek
-
Word Sense Disambiguation for Hungarian using Transformers
Szerző: Berend Gábor
Megjelent: (2020) -
Mitigating the knowledge acquisition bottleneck for Hungarian word sense disambiguation using multilingual transformers
Szerző: Berend Gábor
Megjelent: (2021) -
Mitigating the Knowledge Acquisition Bottleneck for Hungarian Word Sense Disambiguation using Multilingual Transformers
Szerző: Berend Gábor
Megjelent: (2021) -
Sparsity Makes Sense Word Sense Disambiguation Using Sparse Contextualized Word Representations /
Szerző: Berend Gábor
Megjelent: (2020) -
Corpus disambiguation beyond the morphosyntax /
Szerző: Nagy Viktor
Megjelent: (2003)