A desambiguação do sentido da palavra baseada no cálculo de similaridade de palavras usando a representação do vetor da palavra a partir de uma antologia de grafo-ACL baseada no conhecimento

Abstrato

desambiguação do sentido da palavra (WSD) é a tarefa de determinar o sentido da palavra de acordo com o seu contexto. Muitos estudos WSD existentes têm usado uma abordagem externa baseada no conhecimento não supervisionada porque tem menos restrições de conjuntos de palavras do que abordagens supervisionadas que exigem dados de treinamento. Neste artigo, propomos um novo método WSD para gerar o contexto de uma palavra ambígua usando semelhanças entre uma palavra ambígua e palavras no documento de entrada. Além disso, para alavancar nosso método WSD, propomos ainda um novo método de cálculo de similaridade de palavras baseado na estrutura de rede semântica da BabelNet. Avaliamos os métodos propostos no SemEval-13 e SemEval-15 para o conjunto de dados WSD em inglês. Os resultados experimentais demonstram que o método WSD proposto melhora significativamente o método WSD inicial. Além disso, nosso sistema WSD supera os sistemas WSD de última geração no conjunto de dados Semeval-13. Finalmente, ele tem maior desempenho do que o mais moderno sistema WSD baseado no conhecimento sem supervisão no desempenho médio de ambos os conjuntos de dados.

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