Research in Computing Science, Vol. 47, pp. 139-158, 2012.
Abstract: La ambigüedad semántica es un problema que se presenta en todos los lenguajes naturales. Podríamos decir que para los seres humanos la ambigüedad en el lenguaje pasa desapercibida, debido a que la resolvemos casi inconscientemente utilizando la realidad en que vivimos, el contexto y el conocimiento que poseemos sobre algunos temas. Pero para las computadoras no es así. En el área de procesamiento de lenguaje natural, la tarea de desambiguación de sentidos de palabras es el problema de seleccionar un sentido, de un conjunto de posibilidades predefinidas, para una palabra dada en un texto o discurso. La desambiguación del sentido de las palabras, es considerada como uno de los problemas más importantes de investigación en el procesamiento del lenguaje natural. Es esencial para las aplicaciones que requieren la comprensión del lenguaje, como la comunicación hombre-máquina, traducción automática, recuperación de la información y otros. Uno de los primeros métodos propuestos para llevar a cabo esta tarea es el método de Lesk, el cual propone utilizar la coherencia global del texto, es decir, el total de sentidos de palabras relacionadas en el texto. La ventaja de este método es que sólo se necesita un diccionario de sentidos como recurso léxico. El problema principal es que mientras más palabras tengamos, más grande es el espacio de búsqueda. Por lo tanto, se han desarrollado diferentes métodos (conocidos como métodos tipo Lesk) que aplican modificaciones de este algoritmo intentando obtener la combinación de sentidos óptima para un texto dado. En este artículo se presenta un estudio de los principales métodos tipo Lesk usados para la desambiguación de sentidos de palabras.
Keywords: Lingüística Computacional, Procesamiento de Lenguaje Natural, Desambiguación de Sentidos de Palabras, Algoritmo de Lesk
PDF: Estudio sobre métodos tipo Lesk usados para la desambiguación de sentidos de palabras
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