Este artículo describe el impacto de un algoritmo de Desambiguación de Sentidos de Palabras (WSD) para nombres en AliQAn, el sistema de Question Answering con el cual hemos participado en el CLEF-2005. Al aplicar el WSD tradicional, el rendimiento se decrementa en un 4.7% en el Mean Reciprocal Rank (MRR). Para resolver este problema, proponemos dos aplicaciones de WSD: (1) elegir un grupo de synsets en vez de uno como hace el WSD tradicional; (2) desambiguar las palabras inexistentes en EuroWordNet (EWN). Con nuestra propuesta de WSD el MRR se incrementa en un 6.3% en relación con el baseline sin WSD. Además, nuestra propuesta de WSD incrementa el MRR en un 11% respecto al WSD tradicional. Por último, la implementación de nuestro enfoque de WSD es computacionalmente eficiente gracias a un preprocesamiento de EWN.
This paper studies the influence of a Word Sense Disambiguation algorithm for nouns on AliQAn, the Question Answering with which we have participated in the CLEF-2005. Applying the traditional WSD decreases the performance in 4.7% on the Mean Reciprocal Rank (MRR). To solve this problem, we propose two different uses of WSD: (1) to choose a set of synsets instead of the traditional use of WSD, in which only one synset is chosen; (2) to disambiguate the words not present in EuroWordNet (EWN). Using our proposal of WSD the MRR increases a 6.3% with regard to the baseline without WSD. Furthermore, our proposal of WSD increases the MRR with regard to the traditional use of WSD in an 11%. Finally, the implementation of our approach of WSD is computationally efficient by means of a preprocessing of EWN.
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