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dc.contributor.authorCuadros Oller, Montserrat
dc.contributor.authorRigau Claramunt, German
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics
dc.date.accessioned2010-11-17T12:55:51Z
dc.date.available2010-11-17T12:55:51Z
dc.date.created2008
dc.date.issued2008
dc.identifier.citationCuadros, M.; Rigau, G. Multilingual evaluation of KnowNet. "Procesamiento del lenguaje natural", 2008, núm. 41, p. 121-128.
dc.identifier.issn1135-5948
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/10337
dc.description.abstractEste artículo presenta un nuevo método totalmente automático de construcción de bases de conocimiento muy densas y precisas a partir de recursos semánticos preexistentes. Básicamente, el método usa un algoritmo de Interpretación Semántica de las palabras preciso y de amplia cobertura para asignar el sentido mas apropiado a grandes conjuntos de palabras de un mismo tópico que han sido obtenidas de la web. KnowNet, la base de conocimiento resultante que conecta grandes conjuntos de conceptos semánticamente relacionados es un paso importante hacia la adquisición automática de conocimiento a partir de corpus. De hecho, KnowNet es varias veces mas grande que cualquier otro recurso de conocimiento disponible que codifique relaciones entre sentidos, y el conocimiento que KnowNet contiene supera cualquier otro recurso cuando es empíricamente evaluado en un marco multilingüe común. This paper presents a new fully automatic method for building highly dense and accurate knowledge bases from existing semantic resources. Basically, the method uses a wide-coverage and accurate knowledge-based Word Sense Disambiguation Algorithm to assign the most appropriate senses to large sets of topically related words acquired from the web. KnowNet, the resulting knowledge-base which connects large sets of semantically-related concepts is a major step towards the autonomous acquisition of knowledge from raw corpora. In fact, KnowNet is several times larger than any available knowledge resource encoding relations between synsets, and the knowledge KnowNet contains outperform any other resource when is empirically evaluated in a common multilingual framework.
dc.format.extent8 p.
dc.language.isoeng
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica
dc.subject.lcshKnowledge acquisition
dc.subject.lcshLarge-scale knowledge resources
dc.subject.lcshWord sense disambiguation
dc.titleMultilingual evaluation of KnowNet
dc.typeArticle
dc.subject.lemacConeixement -- Adquisició (Sistemes experts)
dc.subject.lemacSemàntica -- Processament de dades
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural
dc.description.peerreviewedPeer Reviewed
dc.relation.publisherversionhttp://www.sepln.org/revistaSEPLN/revista/41/index.php
dc.rights.accessOpen Access
local.identifier.drac3239023
dc.description.versionPostprint (published version)
local.citation.authorCuadros, M.; Rigau, G.
local.citation.publicationNameProcesamiento del lenguaje natural
local.citation.number41
local.citation.startingPage121
local.citation.endingPage128


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