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

• L. Alfonso Ureña López ^[1] ; Manuel García Vega ^[1] ; Manuel de Buenaga Rodríguez ^[2] ; José María Gómez Hidalgo ^[2]
  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, 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.