Syftet med Word Sense Disambiguation (WSD) är att korrekt identifiera innebörden av ett ord i sammanhanget. Alla naturliga språk uppvisar ordförnimmelser och dessa är ofta svåra att lösa automatiskt. Därför anses WSD vara ett viktigt problem i Natural Language Processing (NLP). Standardresurser för utvärdering behövs för att utveckla, utvärdera och jämföra WSD-metoder. En rad initiativ har lett till utarbetandet av riktmärken för WSD-korpora för ett brett spektrum av språk från olika språkfamiljer. Det finns dock en brist på riktmärke WSD corpora för sydasiatiska språk inklusive Urdu, trots att det finns över 300 miljoner Urdu högtalare och en stor mängd urdu digital text tillgänglig på nätet. För att åtgärda denna brist beskriver denna studie en ny referenskorpus för uppgiften Urdu Lexical Sample WSD. Denna corpus innehåller 50 målord (30 substantiv, 11 adjektiv och 9 verb). En vanlig, manuellt utformad ordbok som heter Urdu Lughat används som en känsla inventering. Fyra WSD-metoder vid baslinjen tillämpades på corpus. Resultaten visar att den bästa prestandan erhölls med hjälp av en enkel Bag of Words metod. För att uppmuntra NLP-forskning på urduspråket är corpus fritt tillgängligt för forskarsamhället.
För uppgiften Urdu Lexical Sample WSD, Saeed et al. REF har nyligen utvecklat en referenskorpus som kallas ULS-WSD-18 corpus.
A word sense disambiguation corpus for Urdu
{'venue': None, 'journal': 'Language Resources and Evaluation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}