Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000448850-Texto+Completo-0.pdf: 2763654 bytes, checksum: 430bc12ce50b74821fe6a8aa37994260 (MD5) Previous issue date: 2013 / This work studies Word Sense Disambiguation (WSD) in the Biomedicine domain for English language, using external knowledge sources. Among the existing proposals for the selection of a sense for an ambiguous word, there is the graph-based approach. This approach uses a metric in the evaluation of graphs containing candidates to the correct sense for the ambiguous word. In this research, a set of metrics is analyzed individually, and, based on this evaluation, we propose a hybrid model for the selection of the metrics in order to determine the most adequate metric to be employed. The model makes use of a set of features and heuristics that determine a semi-supervised solution for WSD. The results obtained with experiments show an improvement in performance and reveal new perspectives of research. The proposed model raises the hit rate to 68,48%, increasing significantly in 3,52% the rate reported in literature. / Este trabalho estuda o Word Sense Disambiguation no domínio da Biomedicina, para a língua inglesa, com uso de fontes externas de conhecimento. Dentre as propostas existentes para a seleção de um sentido para uma palavra ambígua, está a abordagem baseadas em grafos. Essa abordagem emprega uma métrica na avaliação de grafos que contêm candidatos ao sentido correto da palavra ambígua. Nesta pesquisa um conjunto de métricas é analisado individualmente e, com base nas avaliações, propõe-se um modelo híbrido de seleção de métricas com o objetivo de determinar a métrica mais adequada a ser empregada. O modelo faz uso de um conjunto de features e heurísticas que determinam uma solução semi-supervisionada para o WSD. Os resultados obtidos com experimentos apontam melhoria na performance e revelam novas perspectivas de pesquisa. O modelo proposto eleva a taxa de acerto a 68,48%, aumentando significativamente em 3,52% a taxa reportada na literatura.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:50:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 448850.pdf: 2763654 bytes, checksum: 430bc12ce50b74821fe6a8aa37994260 (MD5) Previous issue date: 2013-03-26 / This work studies Word Sense Disambiguation (WSD) in the Biomedicine domain for English language, using external knowledge sources. Among the existing proposals for the selection of a sense for an ambiguous word, there is the graph-based approach. This approach uses a metric in the evaluation of graphs containing candidates to the correct sense for the ambiguous word. In this research, a set of metrics is analyzed individually, and, based on this evaluation, we propose a hybrid model for the selection of the metrics in order to determine the most adequate metric to be employed. The model makes use of a set of features and heuristics that determine a semi-supervised solution for WSD. The results obtained with experiments show an improvement in performance and reveal new perspectives of research. The proposed model raises the hit rate to 68,48%, increasing significantly in 3,52% the rate reported in literature / Este trabalho estuda o Word Sense Disambiguation no dom?nio da Biomedicina, para a l?ngua inglesa, com uso de fontes externas de conhecimento. Dentre as propostas existentes para a sele??o de um sentido para uma palavra amb?gua, est? a abordagem baseadas em grafos. Essa abordagem emprega uma m?trica na avalia??o de grafos que cont?m candidatos ao sentido correto da palavra amb?gua. Nesta pesquisa um conjunto de m?tricas ? analisado individualmente e, com base nas avalia??es, prop?e-se um modelo h?brido de sele??o de m?tricas com o objetivo de determinar a m?trica mais adequada a ser empregada. O modelo faz uso de um conjunto de features e heur?sticas que determinam uma solu??o semi-supervisionada para o WSD. Os resultados obtidos com experimentos apontam melhoria na performance e revelam novas perspectivas de pesquisa. O modelo proposto eleva a taxa de acerto a 68,48%, aumentando significativamente em 3,52% a taxa reportada na literatura