Supervised word sense disambiguation facing current challenges
- Martínez Iraola, David
- Eneko Agirre Bengoa Director/a
Universitat de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 20 de de desembre de 2004
- Manuel Palomar Sanz President
- Nerea Ezeiza Ramos Secretari/ària
- Mark W. Stevenson Vocal
- Julio Gonzalo Arroyo Vocal
- Diana Mccarthy Vocal
Tipus: Tesi
Resum
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.