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Knowledge-Based Method for Word Sense Disambiguation by Using Hindi WordNet

机译：印地语WordNet的基于知识的词义消歧方法

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The purpose of word sense disambiguation (WSD) is to find the meaning of the word in any context with the help of a computer, to find the proper meaning of a lexeme in the available context in the problem area and the relationship between lexicons. This is done using natural language processing (NLP) techniques which involve queries from machine translation (MT), NLP specific documents or output text. MT automatically translates text from one natural language into another. Several application areas for WSD involve information retrieval (IR), lexicography, MT, text processing, speech processing etc. Using this knowledge-based technique, we are investigating Hindi WSD in this article. It involves incorporating word knowledge from external knowledge resources to remove the equivocalness of words. In this experiment, we tried to develop a WSD tool by considering a knowledge-based approach with WordNet of Hindi. The tool uses the?knowledge-based LESK algorithm for WSD for Hindi. Our proposed system gives an accuracy of about 71.4%.
机译：词义消歧（WSD）的目的是借助计算机在任何上下文中查找单词的含义，在问题区域中可用词素中找到词素的正确含义以及词典之间的关系。这是使用自然语言处理（NLP）技术完成的，该技术涉及来自机器翻译（MT），NLP特定文档或输出文本的查询。 MT自动将文本从一种自然语言翻译成另一种自然语言。 WSD的几个应用领域涉及信息检索（IR），词典技术，MT，文本处理，语音处理等。使用这种基于知识的技术，我们正在本文中研究Hindi WSD。它涉及从外部知识资源中整合单词知识，以消除单词的模棱两可。在本实验中，我们尝试通过考虑使用印地语WordNet的基于知识的方法来开发WSD工具。该工具针对Whind的WSD使用基于知识的LESK算法。我们提出的系统的准确度约为71.4％。

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