Multilingual evaluation of KnowNet

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Title: Multilingual evaluation of KnowNet
Other Titles: Evaluación multilingüe de KnowNet
Authors: Cuadros Oller, Montserrat | Rigau Claramunt, German
Keywords: Bases de conocimiento de amplia cobertura | Interpretación semántica de las palabras | Adquisición de conocimiento | Large-scale knowledge resources | Word sense disambiguation | Knowledge acquisition
Issue Date: Sep-2008
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: CUADROS OLLER, Montserrat; RIGAU CLARAMUNT, German. “Multilingual evaluation of KnowNet”. Procesamiento del lenguaje natural. N. 41 (sept. 2008). ISSN 1135-5948, pp. 121-128
Abstract: Este artículo presenta un nuevo método totalmente automático de construcción de bases de conocimiento muy densas y precisas a partir de recursos semánticos preexistentes. Básicamente, el método usa un algoritmo de Interpretación Semántica de las palabras preciso y de amplia cobertura para asignar el sentido más apropiado a grandes conjuntos de palabras de un mismo tópico que han sido obtenidas de la web. KnowNet, la base de conocimiento resultante que conecta grandes conjuntos de conceptos semánticamente relacionados es un paso importante hacia la adquisición automática de conocimiento a partir de corpus. De hecho, KnowNet es varias veces más grande que cualquier otro recurso de conocimiento disponible que codifique relaciones entre sentidos, y el conocimiento que KnowNet contiene supera cualquier otro recurso cuando es empíricamente evaluado en un marco multilingüe común. | This paper presents a new fully automatic method for building highly dense and accurate knowledge bases from existing semantic resources. Basically, the method uses a wide-coverage and accurate knowledge-based Word Sense Disambiguation algorithm to assign the most appropriate senses to large sets of topically related words acquired from the web. KnowNet, the resulting knowledge-base which connects large sets of semantically-related concepts is a major step towards the autonomous acquisition of knowledge from raw corpora. In fact, KnowNet is several times larger than any available knowledge resource encoding relations between synsets, and the knowledge KnowNet contains outperform any other resource when is empirically evaluated in a common multilingual framework.
Sponsor: This work has been supported by KNOW (TIN2006-15049-C03-01) and KYOTO (ICT-2007-211423).
URI: http://hdl.handle.net/10045/8075
ISSN: 1135-5948
Language: eng
Type: info:eu-repo/semantics/article
Appears in Collections:Revistas - Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 41 (septiembre 2008)

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