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Uno de los problemas más importantes en procesamiento de lenguaje natural es la desambiguación de sentidos de palabras, que consiste en identificar el sentido correcto de las palabras en un texto dado. En este trabajo presentamos un método novedoso para la desambiguación automática de sentidos de palabras basado en el algoritmo simplificado de Lesk. El método propuesto utiliza las memorias asociativas Alfa-Beta para calcular la relación que existe entre los sentidos de las palabras ambiguas y su contexto. El desempeño de este método fue evaluado en términos de precision, recall y F- score, utilizando los corpus semánticamente etiquetados Senseval-2, Semcor y Semeval- 2007. Los resultados muestran las ventajas del método propuesto en comparación con otros métodos del estado del arte basados en Lesk.
One of the most important current problems in natural language processing is word sense disambiguation (WSD). WSD consists of identifying the correct sense of the words in a given text. In this work, we present a novel method for automatic WSD based on the simplified-Lesk algorithm. The proposed method employs Alpha-Beta associative memories for the relatedness computation between the senses of the ambiguous words and its context. The performance of this method was evaluated in terms of precision, recall, and F-score, using the semantically annotated corpora Senseval-2, Semcor, and Semeval-2007. The results show the advantages of the proposed method compared with other Lesk-based state-of-the-art methods.
