Abstrakt. Word Sense Disambiguation (WSD) anses vara ett av de viktigaste problemen i Natural Language Processing [1]. Det hävdas att WSD är avgörande för de tillämpningar som kräver språkförståelsemoduler såsom sökmotorer, maskinöversättningssystem, automatiska svarsmaskiner, andra livet agenter, etc. Med tanke på den enorma mängden information på Internet och det faktum att denna information ständigt växer på olika språk uppmuntrar vi oss dessutom att ta itu med gränsöverskridande scenarier där WSD-system också behövs. Å andra sidan hänvisar Lexical Substitution (LS) till processen att hitta ett ersättningsord för ett källord i en viss mening. LS-uppgiften måste angripas genom att först reda ut källordet, därför är dessa två uppgifter (WSD och LS) på något sätt relaterade. I detta dokument presenterar vi ett naivt tillvägagångssätt för att ta itu med problemet med gränsöverskridande WSD och gränsöverskridande lexikal substitution. Vi använder en tvåspråkig statistisk ordbok, som beräknas med Giza++ genom att använda Europarl parallell corpus, för att beräkna sannolikheten för att ett källord ska översättas till ett målord (som antas vara den rätta betydelsen av källordet men på ett annat språk). Två versioner av den probabilistiska modellen testas: oviktad och viktad. Resultaten jämfördes med resultaten från en internationell tävling, vilket gav goda resultat.
Pinto m.fl. REF använde sig av en tvåspråkig statistisk lexikon för att övervinna gränsöverskridande WSD och korsspråkslexikal substitution.
A Naïve bayes approach to cross-lingual word sense disambiguation and lexical substitution
{'venue': 'MCPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}