Supervised word sense disambiguation facing current challenges
- Martínez Iraola, David
- Eneko Agirre Bengoa Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Fecha de defensa: 2004(e)ko abendua-(a)k 20
- Manuel Palomar Sanz Presidentea
- Nerea Ezeiza Ramos Idazkaria
- Mark W. Stevenson Kidea
- Julio Gonzalo Arroyo Kidea
- Diana Mccarthy Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
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.