This work presents an unsupervised approach for improving WordNet that builds upon recent advances in document and sense representation via distributional semantics. We apply our methods to construct Wordnets in French and Russian, languages which both lack good manual constructions.1 These are evaluated on two new 600-word test sets for word-to-synset matching and found to improve greatly upon synset recall, outperforming the best automated Wordnets in F-score. Our methods require very few linguistic resources, thus being applicable for Wordnet construction in low-resources languages, and may further be applied to sense clustering and other Wordnet improvements.
There have also been recent vector approaches for Wordnet construction, specifically for an Arabic Wordnet and a Bengali Wordnet . The small size of these Wordnets (below 1000 synsets for high-F-score versions) underscores the difficulty of extracting sense information from unsupervised representations. In particular, we found that stronger sense-induction methods, specifically sparse coding, than those presented in @cite_1 were needed to distinguish word-senses well.
@cite_1
2611507145
En traitement automatique des langues, les ressources lexico-semantiques ont ete incluses dans un grand nombre d'applications. La creation manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitee ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce probleme est encore plus important pour les langues moins dotees que le francais ou l'anglais. L'induction de sens presente dans ce cadre une piste interessante. A partir d'un corpus de texte, il s'agit d'inferer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous etudions dans cet article une approche basee sur une representation vectorielle pour chaque occurrence d'un mot correspondant a ses voisins. A partir de cette representation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de clustering (k-moyennes, clustering hierarchique et esperance-maximisation) des occurrences d'un mot pour determiner les differents sens qu'il peut prendre. Nous comparons nos resultats au Bangla WordNet ainsi qu'a une reference etablie pour l'occasion. Nous montrons que cette methode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.