초록
단어 의미 유도(Word Sense Induction, WSI)는 문장 내에서 단어 사용을 비지도 방식으로 군집화하여 의미를 구분하는 작업입니다. 최근 연구에서는 사전 훈련된 RNN 언어 모델(ELMo)에서 파생된 어휘 대체항을 군집화하여 강력한 결과를 얻었습니다. 이 방법을 BERT에 적용하면 점수가 더욱 개선됩니다. 우리는 이전 방법을 확장하여 다른 주요 방법과 마찬가지로 고정된 수의 군집이 아닌 동적인 수의 군집을 지원하도록 하였으며, 각 군집을 가장 정보량이 많은 대체항과 연관시키는 해석 방법을 제안합니다. 그런 다음 WSI 작업에서 아직 남아 있는 오류의 원인을 밝히기 위해 광범위한 오류 분석을 수행하였습니다.우리의 코드는 https://github.com/asafamr/bertwsi에서 확인할 수 있습니다.