PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2006 | Systemy wspomagania organizacji SWO 2006 | 405--415
Tytuł artykułu

Zastosowanie sieci semantycznej do disambiguacji pojęć w języku polskim

Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Zjawisko polisemii (wieloznaczności pojęciowej) dotyczy każdego języka naturalnego i oznacza, że jednemu słowu (lub związkowi frazeologicznemu) odpowiada wiele znaczeń, czyli że różne pojęcia nazywane są tak samo. Disambiguacja pojęciowa (ujednoznacznianie pojęć), czyli wybór właściwego znaczenia dla pojęcia, które ma wiele znaczeń i pojawiło się w dłuższej sentencji, nie sprawia człowiekowi większej trudności w jego codziennym życiu, może poza występującymi w codziennym życiu żartami, które zazwyczaj opierają się na parainformacji powstającej z wieloznaczności pojęć: "Możesz na mnie liczyć, powiedział informatykowi jego komputer". Natomiast podczas przetwarzania tekstu przez program operujący na tekście wieloznaczność stanowi znaczący problem. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
Bibliografia
  • Abramowicz W., Ceglarek D.: Zastosowanie metod pelnotekstowej analizy skupień do kategoryzacji dokumentów w języku polskim. W: Konferencja SWO'2002. AE, Katowice 2002.
  • Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B.: Modern Information Retrieval. ACM Press, Addison-Wesley Longman Publishing Co., New York 1999.
  • Gale W., Church K., Yarowsky D.: Estimating upper and lower bounds on the Performance of word-sense Disambiguation programs. W: Proceeding of 30th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1992.
  • Gonzalo J. i inni: Indexing with WordNet Synsets can improve Text Retrieval, 1998.
  • Hearst M.A., Pedersen J.O.: Reexamining the cluster hypothesis: Scatter/Gather on retrieval results. W: 19th Annual International Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1996.
  • Hotho A., Staab S., Stumme: Ontologies improves Text Document Clustering, 2003.
  • Hotho A., Staab S., Stumme: Wordnet improves Text Document Clustering, The major Technical Report 425. University of Karlsruhe, Institute AIFB 2003.
  • Jones Ch.B.: Spatial Information Retrieval and Geographical Ontologies. An overview of the SPIRIT Project, SIGIR 2002.
  • Khan L., McLeod D., Hovy E.: Retrieval effectiveness of an ontology- based model for information selection, 2004.
  • Krovetz R, Croft W.B.: Lexical Ambiguity and Information Retrieval, 1992.
  • Leacock, C., Towell, G., Voorhes E.: Towards Building Contextual Representations of Word Senses Using Statistical Models. W: SIGLEX workshop: Acquisition of Lexical Knowledge from Text, 1993.
  • Łabuzek M.: Wykorzystanie metamodelowania do specyfikacji ontologii znaczenia opisów rzeczywistości. Projekt badawczy KBN. Warszawa 2004.
  • Navigli R.: Learning Domain Ontologies from Document Warehouses and Dedicated Web Sites, 2004.
  • Purandare A., Pedersen T.: Word sense discrimination by clustering contexts in vector and similarity spaces, 2004.
  • Purandare A., Pedersen T., Kulkarni A.: Name Discrimination by Clustering Similar Contexts, 2005.
  • Sanderson M.: Word Sense Disambiguation and Information Retrieval, 1997.
  • Sanderson M.: Retrieving with Good Sense, 2000.
  • Sowa J. F.: Principles of Semantic Networks: Explorations in the Representation of Knowledge, Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo 1991.
  • Stokoe Ch., Oakes M.P., Tait J.: Word Sense Disambiguation in Information Retrieval Revisited, SIGIR 2003.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171301947

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.