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Solving Word-Sense Disambiguation and Word-Sense Induction with Dictionary Examples
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究针对低资源语言在词义消歧义（WSD）和词义引导（WSI）任务中缺乏大型数据集的问题，提出利用生成的句子对和字典示例来有效区分词义。结果显示，该方法在WSD和WSI任务上优于现有模型，显著提升了低资源语言的处理能力。
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关键要点
- 低资源语言在词义消歧义（WSD）和词义引导（WSI）任务中缺乏大型特定任务数据集。
- 研究提出通过词语上下文（WiC）任务，利用生成的句子对和字典示例来有效区分不同的词义。
- 该方法在WSD和WSI任务上表现优于现有模型，显著提升了低资源语言的处理能力。
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