Resumen

En el ámbito biomédico, la ambigüedad del sentido de las palabras es un problema ampliamente extendido, con esfuerzos de investigación en bioinformática dedicados a ello que no son proporcionales y permiten un mayor desarrollo. Este artículo presenta y evalúa un enfoque basado en el aprendizaje para la desambiguación de sentidos dentro del ámbito biomédico. La principal limitación de los métodos supervisados es la necesidad de un corpus de instancias manualmente desambiguadas de las palabras ambiguas. Sin embargo, los avances en la anotación automática de texto y técnicas de etiquetado con la ayuda de la gran cantidad de fuentes de conocimiento como ontologías y literatura textual en el ámbito biomédico ayudarán a reducir esta limitación. El método propuesto utiliza el modelo de interacción (información mutua) entre las palabras de contexto y los sentidos de la palabra objetivo para inducir modelos de aprendizaje confiables para la desambiguación de sentidos. El método ha sido evaluado con el conjunto de datos de referencia NLM-WSD con diferentes configuraciones y

• Materias:Energías renovables Hidrocarburos Infección Enfermedades mentales Tumor
• Subjects:Renewable energy Hydrocarbons Infection Mental illness Tumor
• Palabras claves:Biomédico; Ambigüedad de sentido; Desambiguación; Métodos supervisados; Anotación de texto; Fuentes de conocimiento
• Keywords:Biomedical; Sense ambiguity; Disambiguation; Supervised methods; Text annotation; Knowledge sources