A clustering-based Approach for Unsupervised Word Sense Disambiguation
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INVESTIGACIONMetadatos
Título
A clustering-based Approach for Unsupervised Word Sense DisambiguationFecha de publicación
2012Editor
Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN)ISSN
1135-5948; 1989-7553Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/articleVersión de la editorial
http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/4553/2719Versión
info:eu-repo/semantics/publishedVersionPalabras clave / Materias
Resumen
Los métodos de agrupamiento han sido ampliamente usados en muchas tareas de
Procesamiento de la Información con el fin de capturar categorías de objetos desconocidos. Sin
embargo, el agrupamiento ha sido poco utilizado ... [+]
Los métodos de agrupamiento han sido ampliamente usados en muchas tareas de
Procesamiento de la Información con el fin de capturar categorías de objetos desconocidos. Sin
embargo, el agrupamiento ha sido poco utilizado como método para etiquetar sentidos en la
Desambiguación del Sentido de las Palabras (WSD), es decir, como una forma de identificar
grupos formados por sentidos de palabras semánticamente relacionados que pueden ser
utilizados con éxito en el proceso de desambiguación. En este artículo presentamos un método
de desambiguación no supervisado basado en el agrupamiento de sentidos de palabras que
además es capaz de encontrar relaciones implícitas (no presentes en WordNet) entre los sentidos
de las palabras de la oración. Investigamos en profundidad el rol del agrupamiento y su
contribución al WSD. En los resultados experimentales se demuestra la utilidad del
agrupamiento para la desambiguación no supervisada [-]
Clustering methods have been extensively used in many Information Processing tasks
in order to capture unknown object categories. However, clustering has been scarcely used as a
sense labeling method for Word Sense ... [+]
Clustering methods have been extensively used in many Information Processing tasks
in order to capture unknown object categories. However, clustering has been scarcely used as a
sense labeling method for Word Sense Disambiguation (WSD), that is, as a way to identify
groups of semantically related word senses that can be successfully used in a disambiguation
process. In this paper, we present an unsupervised disambiguation method relying on word
sense clustering that also reveals the implicit relationships (not asserted in WordNet) existing
among these word senses.We also investigate in depth the role of clustering and its contribution
to WSD. Experimental results demonstrate the usefulness of clustering for unsupervised WSD [-]
Publicado en
Procesamiento del Lenguaje Natural, nº 49 septiembre, 2012Derechos de acceso
http://rightsstatements.org/vocab/CNE/1.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
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