Desambiguación Verbal Automática. Un estudio sobre el rendimiento de la información semántica argumental

Abstract

Una de las tareas fundamentales todavía hoy pendientes de resolución en el ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural es la Desambiguación Semántica Automática (DSA); especialmente la tarea específica de Desambiguación Verbal Automática (DVA). En la presente investigación se aborda esta cuestión del modo siguiente: en primer lugar, se realiza una descripción del panorama actual en DSA, las aproximaciones posibles a esta tarea y los retos que plantea el desarrollo de la DVA. En segundo lugar, se lleva a cabo una tarea experimental con la finalidad de comprobar la viabilidad de una aproximación a la DVA basada en la información semántica de los argumentos verbales. Los buenos resultados obtenidos indicarían la necesidad de tener en cuenta este tipo de información en futuras propuestas de DVA. Palabras clave: Semántica; Procesamiento del Lenguaje Natural; Desambiguación Verbal Automática; Aprendizaje Automático

One of the key tasks still pending in the field of Natural Language Processing is Word Sense Disambiguation (WSD); especially the specific task of Verb Sense Disambiguation (VSD). In the present study this issue is addressed as follows: in the first place, a description of the current situation in WSD, the possible approaches to this task and the challenges posed by the development of VSD is provided. In the second place, an experimental task is performed in order to test the feasibility of an approach to VSD based on semantic information about verbal arguments. The good results obtained indicate the need to take into account this information in future proposals for VSD. Keywords: Semantics; Natural Language Processing; Verb Sense Disambiguation; Machine Learning