Liksom text inom andra områden innehåller biomedicinska dokument en rad termer med mer än en möjlig betydelse. Dessa tvetydigheter utgör ett betydande hinder för automatisk bearbetning av biomedicinska texter. Tidigare metoder för att lösa detta problem har använt sig av en mängd olika kunskapskällor, bland annat språklig information (från det sammanhang där den tvetydiga termen används) och domänspecifika resurser (såsom UMLS). I det här dokumentet jämför vi en rad olika kunskapskällor som tidigare har använts och introducerar ett nytt: MeSH-termer. Den bästa prestandan uppnås med hjälp av språkliga funktioner i kombination med MeSH termer. Resultat från vårt system överträffade publicerade resultat för tidigare rapporterade system på en standard testuppsättning (NLM-WSD corpus).
I REF, Stevenson et al. använda övervakade elever med språkliga egenskaper som utvunnits ur sammanhanget för ordet i kombination med MeSH-termer för disambigering.
Knowledge Sources for Word Sense Disambiguation of Biomedical Text
{'venue': 'Proceedings of the Workshop on Current Trends in Biomedical Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}