Treballs Finals de Grau de Lingüística. Facultat de Filologia. Universitat de Barcelona, Curs: 2015-2016, Tutor: Carme Junyent Figueras. Director: Irene Castellón Masalles
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