I detta dokument koncentrerar vi oss på att lösa den lexikala tvetydighet som uppstår när ett givet ord har flera olika betydelser. Denna specifika uppgift kallas ofta för "ord sense disambiguation" (WSD). Uppgiften för WSD består i att tilldela rätt känsla till ord med hjälp av en elektronisk ordbok som källa till orddefinitioner. Vi presenterar två WSD-metoder baserade på två huvudsakliga metodologiska metoder inom detta forskningsområde: en kunskapsbaserad metod och en corpusbaserad metod. Vår hypotes är att word-sense disambiguation kräver flera kunskapskällor för att lösa den semantiska tvetydigheten i orden. Dessa källor kan vara av olika slag, t.ex. syntagmatiska, paradigmatiska eller statistiska uppgifter. Vår strategi kombinerar olika kunskapskällor, genom kombinationer av de två ovan nämnda WSD-metoderna. I huvudsak koncentreras dokumentet på hur man kan kombinera dessa metoder och informationskällor för att uppnå goda resultat i disambitionen. Slutligen presenteras i detta dokument en omfattande studie och ett experimentellt arbete om utvärdering av metoderna och deras kombinationer.
Metoden i REF kombinerar olika kunskapskällor genom kombinationer av två WSD-metoder.
Combining Knowledge- and Corpus-based Word-Sense-Disambiguation Methods
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 23, pages 299-330, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}