Aprendizaje competitivo LVQ para la desambiguación léxica

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Title: Aprendizaje competitivo LVQ para la desambiguación léxica
Authors: García Vega, Manuel | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, Luis Alfonso
Keywords: WSD | LVQ | Redes neuronales | Aprendizaje competitivo | SENSEVAL | WordNet | SemCor | Neural nets | Competitive learning
Issue Date: Sep-2003
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: GARCÍA VEGA, Manuel; MARTÍN VALDIVIA, María Teresa; UREÑA LÓPEZ, Luis Alfonso. “Aprendizaje competitivo LVQ para la desambiguación léxica”. Procesamiento del lenguaje natural. Nº 31 (septiembre 2003), pp. 125-132
Abstract: La resolución de la ambigüedad léxica mejora significativamente muchas tareas del procesamiento del lenguaje natural. Presentamos un desambiguador supervisado basado en el Modelo de Espacio Vectorial en el que sus pesos se entrenan con un algoritmo competitivo basado en el modelo de Kohonen, concretamente el LVQ. Para ello, hace uso de las distintas relaciones semánticas de WordNet y también del corpus SemCor. El desambiguador se evalúa haciendo una simulación de participación en la competición SENSEVAL-2. Como muestran los resultados, la posición obtenida es muy buena. | Word Sense Disambiguation improves several tasks of Natural Language Processing. We present a supervised disambiguator based on Vector Space Model, where its weights are trained with a learning vector quantization algorithm based on the Kohonen Model (LVQ algorithm) and using different semantic relations of WordNet and SemCor corpus. We also include an evaluation making a simulation of participation in SENSEVAL-2, obtaining a good position.
Sponsor: Este trabajo ha sido financiado por el MCYT mediante el proyecto FIT-150500-2003-412.
URI: http://hdl.handle.net/10045/1499
ISSN: 1135-5948
Language: spa
Type: info:eu-repo/semantics/article
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 31 (septiembre 2003)

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