Supervised word sense disambiguation facing current challenges
- Martínez Iraola, David
- Eneko Agirre Bengoa Doktorvater/Doktormutter
Universität der Verteidigung: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 20 von Dezember von 2004
- Manuel Palomar Sanz Präsident/in
- Nerea Ezeiza Ramos Sekretär/in
- Mark W. Stevenson Vocal
- Julio Gonzalo Arroyo Vocal
- Diana Mccarthy Vocal
Art: Dissertation
Zusammenfassung
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.