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Rubén Izquierdo, Marten Postma, Piek Vossen 
En este artículo se presenta una aproximación a la Desambiguación del Sentido de las Palabras basada en Modelado de Categorías (LDA). Nuestra aproximación consiste en dos pasos diferenciados, donde primero un clasificador binario se ejecuta para decidir si la heurística del sentido más frecuente se debe aplicar, y posteriormente otro clasificador se encarga del resto de sentidos donde esta heurística no corresponde. Se ha realizado una evaluación exhaustiva en el corpus en español Ancora, para analizar el funcionamiento de nuestro sistema de dos pasos y el impacto del contexto y de diferentes parámetros en dicho sistema. Nuestro mejor experimento alcanza un acierto de 74.53, lo cual es 6 puntos superior al baseline más alto. Todo el software desarrollado para estos experimentos se ha puesto disponible libremente para permitir la reprodubilidad de los experimentos y la reutilización del software.
In this paper we present an approach to Word Sense Disambiguation based on Topic Modeling (LDA). Our approach consists of two different steps, where first a binary classifier is applied to decide whether the most frequent sense applies or not, and then another classifier deals with the non most frequent sense cases. An exhaustive evaluation is performed on the Spanish corpus Ancora, to analyze the performance of our two-step system and the impact of the context and the different parameters in the system. Our best experiment reaches an accuracy of 74.53, which is 6 points over the highest baseline. All the software developed for these experiments has been made freely available, to enable reproducibility and allow the re-usage of the software.
