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【24h】

Word Sense Disambiguation: A Graph-Based Approach Using N-Cliques Partitioning Technique

机译:词语感消解:使用N-Cliques分区技术的基于图的方法

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摘要

This paper presents a new approach to solve semantic ambiguity using an adaptation of the Cliques Partitioning Technique to N distance. This new approach is able to identify sets of strongly related senses using a multidimensional graph based on different resources: WordNet Domains, SUMO and WordNet Affects. As a result, each Clique will contain relevant information used to extract the correct sense of each word. In order to evaluate our approach there have been conducted several experiments using the data set of the "English All Words" task of Senseval-2 obtaining promising results.
机译:本文介绍了一种使用Cliques分区技术的适应来解决语义模糊的新方法。这种新方法能够使用基于不同资源的多维图来识别强相关的感官集:Wordnet域,Sumo和Wordnet影响。因此,每个Clique都包含用于提取每个单词的正确意义的相关信息。为了评估我们的方法,已经使用SenseVal-2的“英语所有单词”任务的数据集进行了几个实验,获得了有希望的结果。

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