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Resumen. La ambiguedad semantica es un problema que se presenta en todos los lenguajes naturales. Podriamos decir que para los seres humanos la ambiguedad en el lenguaje pasa desapercibida, debido a que la resolvemos casi inconscientemente utilizando la realidad en que vivimos, el contexto y el conocimiento que poseemos sobre algunos temas. Pero para las computadoras no es asi. En el area de procesamiento de lenguaje natural, la tarea de desambiguacion de sentidos de palabras es el problema de seleccionar un sentido, de un conjunto de posibilidades predefinidas, para una palabra dada en un texto o discurso. La desambiguacion del sentido de las palabras, es considerada como uno de los problemas mas importantes de investigacion en el procesamiento del lenguaje natural. Es esencial para las aplicaciones que requieren la comprension del lenguaje, como la comunicacion hombre­maquina, traduccion automatica, recuperacion de la informacion y otros. Uno de los primeros metodos propuestos para llevar a cabo esta tarea es el metodo de Lesk, el cual propone utilizar la coherencia global del texto, es decir, el total de sentidos de palabras relacionadas en el texto. La ventaja de este metodo es que solo se necesita un diccionario de sentidos como recurso lexico. El problema principal es que mientras mas palabras tengamos, mas grande es el espacio de busqueda. Por lo tanto, se han desarrollado diferentes metodos (conocidos como metodos tipo Lesk) que aplican modificaciones de este algoritmo intentando obtener la combinacion de sentidos optima para un texto dado. En este articulo se presenta un estudio de los principales metodos tipo Lesk usados para la desambiguacion de sentidos de palabras.

Estudio sobre métodos tipo Lesk usados para la desambiguación de sentidos de palabras