Word Sense Disambiguation
Mostrando 1-5 de 5 artigos, teses e dissertações.
-
1. SOLIMVA: A methodology for generating model-based test cases from natural language requirements and detecting incompleteness in software specifications / SOLIMVA: Uma metodologia para geração de casos de testes baseados em modelos a partir de requisitos em linguagem natural e detecção de não completude em especificações de software
Em maior ou menor extensão, a Linguagem Natural (LN) é ainda amplamente usada para elaborar especificações de requisitos de software ou outros artefatos criados para a documentação de requisitos. Entretanto, fornecimentos elaborados em LN apresentam ambiguidade, inconsistência e não completude. Esta tese de doutorado apresenta uma metodologia, SOLIMV
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 12/12/2011
-
2. DESAMBIGUAÇÃO DE SENTIDO DE PALAVRAS DIRIGIDA POR TÉCNICAS DE AGRUPAMENTO SOB O ENFOQUE DA MINERAÇÃO DE TEXTOS / WORD SENSE DESAMBIGUATION IN TEXT MINING
This dissertation investigated the application of text mining process from techniques of computing intelligence and machine learning in the problem of word sense ambiguity. The work in the methods of decision support area aimed to develop techniques capable of doing a word meaning disambiguation automatically and also to construct a prototype based on the ap
Publicado em: 2009
-
3. Uma abordagem híbrida relacional para a desambiguação lexical de sentido na tradução automática / A hybrid relational approach for word sense disambiguation in machine translation
A comunicação multilíngue é uma tarefa cada vez mais imperativa no cenário atual de grande disseminação de informações em diversas línguas. Nesse contexto, são de grande relevância os sistemas de tradução automática, que auxiliam tal comunicação, automatizando-a. Apesar de ser uma área de pesquisa bastante antiga, a Tradução Automática a
Publicado em: 2007
-
4. A Multi-aspect Comparison Study of Supervised Word Sense Disambiguation
Objective: The aim of this study was to investigate relations among different aspects in supervised word sense disambiguation (WSD; supervised machine learning for disambiguating the sense of a term in a context) and compare supervised WSD in the biomedical domain with that in the general English domain. Methods:The study involves three data sets (a biomedic
American Medical Informatics Association.
-
5. Dynamic searching in the brain
Cognitive functions rely on the extensive use of information stored in the brain, and the searching for the relevant information for solving some problem is a very complex task. Human cognition largely uses biological search engines, and we assume that to study cognitive function we need to understand the way these brain search engines work. The approach we
Springer Netherlands.