Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Agrupación de sentidos en afan oromo en técnicas jerárquicas y particiones

Workineh Tesema

Este artículo presenta la agrupación de sentidos de palabras con múltiples sentidos en afan oromo. La idea principal de este trabajo es agrupar contextos, lo que proporciona una forma útil de descubrir sentidos relacionados semánticamente. Los contextos similares de un sentido dado de la palabra objetivo se agrupan utilizando tres agrupaciones jerárquicas y dos particiones. Todos los contextos de sentidos relacionados se incluyen en el agrupamiento y, por lo tanto, se realizan sobre todos los contextos del corpus. La hipótesis subyacente es que la agrupación captura la unidad reflejada entre los contextos y cada agrupación revela las posibles relaciones existentes entre los contextos. Como muestra el experimento, del total de cinco grupos, los grupos EM y K-Means que producen una precisión significativamente mayor que el resultado jerárquico (agrupación única, agrupación completa y agrupación promedio). Para Afan Oromo, EM y K-means mejoran la precisión de la agrupación de sentidos que los algoritmos de agrupación jerárquica. Cada grupo representa un sentido único. Algunas palabras tienen dos sentidos a los cinco sentidos. Como muestra el resultado, la precisión promedio del conjunto de prueba fue del 85,5 %, lo que es alentador con el trabajo de aprendizaje automático no supervisado. Al usar este enfoque, encontrar el número correcto de grupos es equivalente a encontrar el número de sentidos. El resultado obtenido fue alentador, a pesar de que requiere menos recursos.