Resumen

La desambiguación del sentido de las palabras (WSD) es un tema de investigación importante en el procesamiento del lenguaje natural, que se aplica ampliamente a la clasificación de textos, la traducción automática y la recuperación de información. Con el fin de mejorar la precisión de la desambiguación, este artículo propone un método de WSD basado en la red convolucional de grafos (GCN). La palabra, la categoría gramatical y la categoría semántica se extraen de los contextos de la palabra ambigua como características discriminativas. Las características discriminativas y la oración que contiene la palabra ambigua se utilizan como nodos para construir el grafo de WSD. Se aplican la herramienta Word2Vec, la herramienta Doc2Vec, la información mutua puntual (PMI) y TF-IDF para calcular las incrustaciones de los nodos y los pesos de las aristas. GCN se utiliza para fusionar las características de un nodo y sus vecinos, y la función softmax se aplica para determinar la categoría semántica de la palabra ambigua. Se adopta el corpus de entrenamiento de

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Desambiguación de sentido de palabras; Procesamiento de lenguaje natural; Red convolucional de grafos; Características; Incrustaciones; SemEval-2007.
• Keywords:Word sense disambiguation; Natural language processing; Graph convolutional network; Features; Embeddings; SemEval-2007.