Exploring feature set combinations for WSD

Este trabajo explora la división de atributos en grupos para poder mejorar la desambiguación de acepciones (WSD) mediante la combinación de sistemas entrenados en cada uno de estos grupos de atributos. Los resultados conseguidos demuestran que sólo k-NN es capaz de obtener beneficio de la combinación de la división de atributos, y que el voto único no es suficiente para la mejora. Por ello proponemos combinar todo los subsistemas k-NN donde cada vecino da su voto según su rango de vecindad. Para la evaluación hemos utilizado dos conjuntos de datos (Senseval-3 Lexical-Sample y All-words ), fijando las mejores opciones de combinación en un tercer conjunto de datos (Senseval-2 Lexical-Sample). Los resultados para la tarea All-words de Senseval-3 son los mejores que se han publicado hasta el día de hoy. Los resultados del Lexical-Sample se situan entre los mejores en el estado-del-arte.This paper explores the split of features sets in order to obtain better wsd systems through combinations of classifiers learned over each of the split feature sets. Our results show that only k-NN is able to profit from the combination of split features, and that simple voting is not enough for that. Instead we propose combining all k-NN subsystems where each of the k neighbors casts one vote. We have performed a thorough evaluation on two datasets (Senseval-3 Lexical-Sample and All-words), having set the best combination options in a development dataset (Senseval-2 Lexical-Sample). The results for the All-Words task are the best published up to date. The results for the lexical sample are state-of-the-art