Exploring the construction of semantic class classifiers for WSD

Abstract

El objetivo de este artículo es dar a conocer la metodología, los resultados y las futuras líneas de investigación que se derivan de una novedosa aproximación a la tarea de Word Sense Disambiguation (WSD). Dicha aproximación consiste, a grandes rasgos, en la construcción de clasificadores para distintas clases semánticas y su posterior combinación. De esta forma, esperamos contar no sólo con sistemas de WSD con una granularidad más gruesa que la ofrecida comúnmente por los sistemas basados en sentidos de WordNet, sino también con sistemas que ofrezcan distintas perspectivas del problema de forma que su combinación resulte beneficiosa para el resultado final de la tarea.

The aim of this paper is describing the experiments, results achieved and further work, in a novel approach to the Word Sense Disambiguation (WSD) task. This novel approach consists, mainly, in the learning and combination of several semantic class classifiers. So we can not only get WSD systems with coarser granularity than the traditionally offered by WordNet senses, but also systems showing different views of the task which allows us to improve the overall task results.