Disambigvacija
<s>»Disambigvacija« upućuje ovamo.</s><s>Za ostala značenja vidi disambigvacija (disambigvacija).</s><s>Za disambigvaciju na Wikipediji vidi Wikipedia:Disambigvacija.</s>

<s>Leksička disambigvacija (od lat. dis-: raz-, na razne (protivne) strane + ambiguus: dvojak; dvosmislen, dvoznačan), u lingvistici, otklanjanje višestruka značenja u polisemičnih riječi, odn. definiranje pojedinačnih značenja polisemičnih riječi s obzirom na kontekst.</s><s>Postupak izvođenja disambigvacije naziva se disambigviranje; katkad ujednoznačivanje ili razdvosmišljavanje.</s>

<s>U računarskoj lingvistici, za ovaj diskriminativni proces upotrebljava se još i naziv disambigvacija smisla riječi (engl. word-sense disambiguation, WSD) i predstavlja otvoreni problem u obradi prirodnog jezika i ontologiji.</s><s>Leksičkom disambigvacijom identificira se smisao (tj. značenje) riječi u rečenici kad riječ ima višestruka značenja.</s><s>Rješenje ovog problema utječe na druga računarska pisanja, kao npr. diskurs, što poboljšava relevanciju tražilicâ, rezoluciju anafore, koherenciju, inferenciju et cetera.</s>

<s>Čovječji mozak je prilično vješt u leksičkoj disambigvaciji.</s><s>Činjenica da je prirodni jezik oblikovan na način da ju tako puno zahtijeva odraz je te neurološke realnosti.</s><s>Drugim riječima, ljudski jezik se razvio na način da reflektira (ali i pomaže oblikovati) urođenu sposobnost koju pružaju moždane neuralne mreže.</s><s>U računarstvu i informacijskoj tehnologiji koja to omogućava, dugoročni izazov predstavljalo je razvijanje sposobnosti kompjutera da izvrši obradu prirodnog jezika i strojno učenje.</s>

<s>Do danas je istraženo mnoštvo različitih tehnika, od metoda zasnovanih na rječnicima koje upotrebljavaju znanje kodirano u leksičkim izvorima do nadziranih metoda strojnog učenja u kojima je klasifikator izvježban za svaku distinktivnu riječ na korpusu primjera ručno anotiranih smislova, do kompletno nenadziranih metoda koje klasteriraju pojave riječi, inducirajući tako njihove smislove.</s><s>Među njima, nenadzirani pristupi učenju pokazali su se do danas najuspješnijim algoritmima.</s>

<s>Teško je utvrditi aktualnu točnost, a da se ne upotrijebi mnoštvo upozorenja.</s><s>U engleskom jeziku točnost na krupnozrnastom (homografskom) nivou rutinski prelazi 90 %, pri čemu neke metode na pojedinim homografima postižu više od 96 %.</s><s>Na sitnozrnastim distinkcijama smisla, vršne točnosti od 59,1 % do 69,0 % opisane su u recentnim vježbama evaluacije (SemEval-2007, Senseval-2), gdje je osnovna točnost najjednostavnijeg mogućeg algoritma koji je uvijek odabirao najčešći smisao iznosila od 51,4 % do 57 %.</s>

<s>Vidi još 
 ambigvitet
 disambigvacija rečeničnih granica
 indukcija smisla riječi
 kontrolirani prirodni jezik
 leksička supstitucija
 Leskov algoritam
 polisemija
 SemEval
 sintaktički ambigvitet
 smisao riječi</s>

<s>Reference</s>

<s>Lingvistika
Semantika
Leksikologija
Računarstvo</s>

