Анализ статистических методов снятия омонимии в текстах на русском языке

Омонимия осложняет автоматическую обработку текста. Для текстов на английском языке достаточно широко представлены методы снятия омонимии, основанные на использовании вероятностной модели, которые дают достаточно высокую точность. Проблема для текстов на русском языке заключается не только в частеречной омонимии, свойственной текстам на английском языке, но и в морфологической и лексической омонимии. Ввиду того, что составление математической модели для русского языка, который отличается свободным расположением слов в предложении, затруднено, для снятия омонимии в текстах на русском языке большее развитие получили методы, основанные на правилах. В целях выявления результатов работы метода опорных векторов и скрытой марковской модели для снятия частеречной и полной омонимии при обработке текстов на русском языке, проводится эксперимент, в ходе которого используется подкорпус со снятой омонимией национального корпуса русского языка. Показано, что скрытая марковская модель для снятия омонимии в текстах на русском языке работает лучше метода опорных векторов.