Revista Internacional de Avances en Tecnología
Acceso abierto
ISSN: 0976-4860
ISSN: 0976-4860
Ravi Narayan, V. P. Singh, S. Chakraverty
La desambiguación de partes del discurso en corpus es el área más desafiante en el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, se han realizado algunos trabajos en el pasado para superar el problema de la desambiguación de corpus bilingües para el hindi utilizando el modelo oculto de Markov y la red neuronal. En este artículo, se ha utilizado la Red Neural Cuántica (QNN) para el etiquetador de partes del discurso en hindi. Para analizar la efectividad del enfoque propuesto, se evaluaron 2600 oraciones de noticias con 11500 palabras de varios periódicos. Durante las simulaciones y la evaluación, se logra una precisión de hasta el 99,13 %, lo que es significativamente mejor en comparación con otros enfoques existentes para el etiquetado de partes del discurso en hindi.