I detta dokument presenteras ett förfarande för statistiska beslut för att lösa lexikal tvetydighet. Algoritmen utnyttjar både lokala syntaktiska mönster och mer avlägsna collocational bevis, vilket genererar ett effektivt, effektivt och mycket perpikuöst recept för att lösa en given tvetydighet. Genom att identifiera och använda endast den enda bästa disambiguating bevis i ett målsammanhang, algoritmen undviker problematiska komplexa modellering av statistiska beroenden. Även om algoritmen är direkt tillämplig på en bred klass av tvetydigheter, beskrivs och utvärderas den i en realistisk fallstudie, problemet med att återställa saknade accenter i spansk och fransk text. Nuvarande noggrannhet överstiger 99% på hela uppgiften, och normalt är över 90% för även de svåraste tvetydigheter.
I REF presenteras ett statistiskt förfarande för lexikal tvetydighet, baserat på beslutslistor, som gav goda resultat när man tillämpade accentrenovering på spanska och franska.
Decision Lists For Lexical Ambiguity Resolution: Application To Accent Restoration In Spanish And French
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}