Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10923/1628
Type: doctoralThesis
Title: Um modelo híbrido para o WSD em biomedicina
Author(s): Goulart, Rodrigo Rafael Vilarreal
Advisor: Lima, Vera Lúcia Strube de
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Issue Date: 2013
Keywords: INFORMÁTICA
SEMÂNTICA
LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL
ALGORITMOS - GRAFOS
BIOMEDICINA
Abstract: Este trabalho estuda o Word Sense Disambiguation no domínio da Biomedicina, para a língua inglesa, com uso de fontes externas de conhecimento. Dentre as propostas existentes para a seleção de um sentido para uma palavra ambígua, está a abordagem baseadas em grafos. Essa abordagem emprega uma métrica na avaliação de grafos que contêm candidatos ao sentido correto da palavra ambígua. Nesta pesquisa um conjunto de métricas é analisado individualmente e, com base nas avaliações, propõe-se um modelo híbrido de seleção de métricas com o objetivo de determinar a métrica mais adequada a ser empregada. O modelo faz uso de um conjunto de features e heurísticas que determinam uma solução semi-supervisionada para o WSD. Os resultados obtidos com experimentos apontam melhoria na performance e revelam novas perspectivas de pesquisa. O modelo proposto eleva a taxa de acerto a 68,48%, aumentando significativamente em 3,52% a taxa reportada na literatura.
This work studies Word Sense Disambiguation (WSD) in the Biomedicine domain for English language, using external knowledge sources. Among the existing proposals for the selection of a sense for an ambiguous word, there is the graph-based approach. This approach uses a metric in the evaluation of graphs containing candidates to the correct sense for the ambiguous word. In this research, a set of metrics is analyzed individually, and, based on this evaluation, we propose a hybrid model for the selection of the metrics in order to determine the most adequate metric to be employed. The model makes use of a set of features and heuristics that determine a semi-supervised solution for WSD. The results obtained with experiments show an improvement in performance and reveal new perspectives of research. The proposed model raises the hit rate to 68,48%, increasing significantly in 3,52% the rate reported in literature.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1628
Appears in Collections:Dissertação e Tese

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
000448850-Texto+Completo-0.pdfTexto Completo2,7 MBAdobe PDFOpen
View


All Items in PUCRS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, and are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Read more.