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Resolución de la ambigüedad léxica mediante información contextual y el modelo del espacio vectorial

    1. [1] Universidad de Jaén

      Universidad de Jaén

      Jaén, España

    2. [2] Universidad Complutense de Madrid

      Universidad Complutense de Madrid

      Madrid, España

  • Localización: CAEPIA'97: actas / coord. por Asociación Española de Inteligencia Artificial, Vicente J. Botti Navarro Árbol académico, 1997, ISBN 84-8498-765-5, págs. 787-796
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • español

      La resolución automática de la ambigüedad léxica de términos polisémicos es una tarea útil y compleja para muchas aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural. Presentamos un nuevo enfoque basado en la utilización del modelo del espacio vectorial y una colección de entrenamiento, de amplia cobertura, como recurso lingüístico. Este enfoque utiliza un conjunto variable de términos como contexto local. Hemos probado nuestro programa desambiguador del sentido de las palabras, sobre un gran conjunto de documentos, consiguiendo una alta precisión en la resolución de la ambigüedad léxica.

    • English

      The resolution of lexical ambiguity of polysemics words is a complex and useful task for many natural language processing applications. We present a new approach for word sense disambiguation based in the vector space model and a widely available training collection as linguistic resource. This approach uses a variable set of terms like local context. We have tested our disambiguator algorithm on a large documents collection, achieving high precision in the resolution of lexical ambiguity.


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