Abstract
[Ita:]L’obiettivo di questo articolo è descrivere un approccio di clustering non supervisionato e basato su grafi per individuare e discriminare i differenti sensi che un termine può assumere all’interno di un testo. Partendo da un grafo di cooccorrenze, vi definiamo una distanza fra nodi e applichiamo un algoritmo basato sulle “passerelle”, cioè archi che separano regioni dense (“isole”) all’interno del grafo. Discutiamo i risultati ottenuti su un insieme di dati composto da tweet.
Lingua originale | English |
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Titolo della pubblicazione ospite | Proceedings of the second Italian conference on Computational Linguistics CLiC-it 2015 |
Pagine | 77-81 |
Numero di pagine | 5 |
Stato di pubblicazione | Pubblicato - 2015 |
Evento | CLiC-it 2015 - Fondazione Bruno Kessler, Trento Durata: 3 dic 2015 → 4 dic 2015 |
Convegno
Convegno | CLiC-it 2015 |
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Città | Fondazione Bruno Kessler, Trento |
Periodo | 3/12/15 → 4/12/15 |
Keywords
- Natural Language Processing
- Word Sense Discrimination
- graph-based methods
- unsupervised methods