Word sense disambiguation using conceptual density

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Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/82607

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació
dc.contributor.author	Agirre, Eneko
dc.contributor.author	Rigau Claramunt, German
dc.date	1996-01
dc.identifier.citation	Agirre, E., Rigau, G. "Word sense disambiguation using conceptual density". 1996.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/82607
dc.language.iso	eng
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial
dc.subject	SemCor
dc.subject	Brown Corpus
dc.subject	Word sense disambiguation
dc.title	Word sense disambiguation using conceptual density
dc.type	info:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/report
dc.description.abstract	This paper presents a method for the resolution of lexical ambiguity and its automatic evaluation over the Brown Corpus. The method relies on the use of the wide-coverage noun taxonomy of WordNet and the notion of conceptual distance among concepts, captured by a Conceptual Density formula developed for this purpose. This fully automatic method requires no hand coding of lexical entries, hand tagging of text nor any kind of training process. The results of the experiment have been automatically evaluated against SemCor, the sense-tagged version of the Brown Corpus.

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