Automatic Wordnet Development for Low-Resource Languages using Cross-Lingual WSD

Taghizadeh, Nasrin ; Faili, Hesham

In: Journal of Artificial Intelligence Research, Jg. 56 (2016-05-20), S. 61-87

Online unknown

Zugriff:

‎Wordnets are an effective resource for natural language processing and information retrieval‎, ‎especially for semantic processing and meaning related tasks‎. ‎So far‎, ‎wordnets have been constructed for many languages‎. ‎However‎, ‎the automatic development of wordnets for low-resource languages has not been well studied‎. ‎In this paper‎, ‎an Expectation-Maximization algorithm is used to create high quality and large scale wordnets for poor-resource languages‎. ‎The proposed method benefits from possessing cross-lingual word sense disambiguation and develops a wordnet by only using a bi-lingual dictionary and a mono-lingual corpus‎. ‎The proposed method has been executed with Persian language and the resulting wordnet has been evaluated through several experiments‎. ‎The results show that the induced wordnet has a precision score of 90% and a recall score of 35%‎.

Titel:	Automatic Wordnet Development for Low-Resource Languages using Cross-Lingual WSD
Autor/in / Beteiligte Person:	Taghizadeh, Nasrin ; Faili, Hesham
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1613/jair.4968
Zeitschrift:	Journal of Artificial Intelligence Research, Jg. 56 (2016-05-20), S. 61-87
Veröffentlichung:	AI Access Foundation, 2016
Medientyp:	unknown
ISSN:	1076-9757 (print)
DOI:	10.1613/jair.4968
Schlagwort:	Low resource Computer science InformationSystems_INFORMATIONSTORAGEANDRETRIEVAL WordNet 02 engineering and technology computer.software_genre eXtended WordNet ComputingMethodologies_ARTIFICIALINTELLIGENCE Resource (project management) Development (topology) Artificial Intelligence 020204 information systems 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering Semantic memory Persian Information retrieval business.industry InformationSystems_INFORMATIONSYSTEMSAPPLICATIONS language.human_language ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION language 020201 artificial intelligence & image processing Artificial intelligence business computer Natural language processing Meaning (linguistics)
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE Rights: OPEN

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.