Supervised word sense disambiguation facing current challenges

  1. Martínez Iraola, David
Dirigida por:
  1. Eneko Agirre Bengoa Director/a

Universidad de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 20 de diciembre de 2004

Tribunal:
  1. Manuel Palomar Sanz Presidente/a
  2. Nerea Ezeiza Ramos Secretario/a
  3. Mark W. Stevenson Vocal
  4. Julio Gonzalo Arroyo Vocal
  5. Diana Mccarthy Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 126895 DIALNET

Resumen

Tesi-lan honetan Lengoaia Naturalaren Prozesamenduan (LNP) garrantzia handia duen Hitzen Adiera Desanbiguazioa (HAD) landu da, Zabalki, eta ikuspegi desberdinetatik aztertua izan den arazo honen aurrean, gure ekarpen nagusia desanbiguazio sistema gainbegiratuen azterketa sakona izan da, beraien mugak aztertuz eta konponbideak proposatuz. Sistema gainbegiratuek, eskuz landutako adibideak (hau da, pertsonek gainbegiratutakoak) behar dituzte beraien ereduak algoritmo estatistikoekin ikasteko. Metodo hauek dira azken urteetan hedatu diren ebaluazio-saioetan emaitza onenak lortzen dituztenak hizkuntza guztietarako. Gure lanean, bereziki ondorengo gaiak jorratu ditugu: testuinguruaren errepresentazio aberatsak, datu sakabanaketaren arazoa konpontzeko "leuntze" teknikak, automatikoki adibideak lortzeko metodoak, eta HAD sistemen garraiotasun arazoak.