![](/images/graphics-bg.png)
Utilizing corpus statistics for Hindi word sense disambiguation
المؤلفون المشاركون
Singh, Satyendr
Siddiqui, Tanveer
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 6A(s) (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
اللغات والآداب المقارنة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Word Sense Disambiguation (WSD) is the task of computational assignment of correct sense of a polysemous word in a given context.
This paper compares three WSD algorithms for Hindi WSD based on corpus statistics.
The first algorithm, called corpus-based Lesk, uses sense definitions and a sense tagged training corpus to learn weights of Content Words (CWs).
These weights are used in the disambiguation process to assign a score to each sense.
We experimented with four metrics for computing weight of matching words Term Frequency (TF), Inverse Document Frequency (IDF), Term Frequency-Inverse Document frequency (TF-IDF) and CW in a fixed window size.
The second algorithm uses conditional probability of words and phrases co-occurring with each sense of an ambiguous word in disambiguation.
The third algorithm is based on the classification information model.
The first method yields an overall maximum precision of 85.87% using TF-IDF weighting scheme.
The WSD algorithm using word co-occurrence statistics results in an average precision of 68.73%.
The WSD algorithm using classification information model results in an average precision of 76.34%.
All the three algorithms perform significantly better than direct overlap method in which case we achieve an average precision of 47.87%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Singh, Satyendr& Siddiqui, Tanveer. 2015. Utilizing corpus statistics for Hindi word sense disambiguation. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 6A(s).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-655060
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Singh, Satyendr& Siddiqui, Tanveer. Utilizing corpus statistics for Hindi word sense disambiguation. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 6A (Dec. 2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-655060
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Singh, Satyendr& Siddiqui, Tanveer. Utilizing corpus statistics for Hindi word sense disambiguation. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 6A(s).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-655060
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendix.
رقم السجل
BIM-655060
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)