Colecție de API-uri de acces în RoWordNet (RoWN – Romanian WordNet)

WordNet-ul românesc este creat după modelul Princeton WordNet (Fellbaum, 1998), care a produs o adevărată revoluție în domeniul lingvisticii computaționale prin dezvoltările științifice și tehnologice pe care le-a generat de la crearea lui. O bază de date de tip wordnet este o colecție de substantive, verbe, adjective și adverbe, ce poate fi privită ca o rețea constituită din noduri unde se regăsesc cuvinte care, în anumite contexte, pot avea același înțeles. Cuvintele (numite lexicali) sunt grupate în seturi sinonimice numite synset-uri, fiecare exprimând un concept lingvistic distinct, reprezentând noduri ale rețelei. API-urile din această colecție realizează diferite operații de acces în structura RoWN.

1. Tufiş, D., Ro-WordNet: ontologie lexicală pentru limba română, Academica, XVIII (208–209): 30–34, februarie-martie 2008. ISSN 1220–5737.
2. Tufiş, D., Barbu E., Barbu Mititelu V., Ion R., Bozianu L., The Romanian Wordnet, Romanian Journal of Information Science and Technology, 7, 1–2, 2004, pp. 107–124.
3. Barbu Mititelu, V., Reţea semantico-derivaţională pentru limba română, Edit. Muzeul Literaturii Române, Bucureşti, 2013.
4. Baccianella, S., Andrea E., Fabrizio S. SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining., LREC, 10, 2010.
5. Tufiş, D., Barbu Mititelu, V., Ştefănescu, D., Ion, R., The Romanian Wordnet in a Nutshell, Language Resources and Evaluation, X, 10, 2013.
6. Niles, I., Pease, A., Towards a standard upper ontology, Proceedings of the International Conference on Formal Ontology in Information Systems, 2001.
7. Resnik, P., Using information content to evaluate semantic similarity in a taxonomy, 14th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Montreal, 1995.
8. Lesk, M. (1986), Automatic sense disambiguation using machine readable dictionaries: How to tell a pine cone from an ice cream cone, 5th SIGDOC, New York, pp. 24–26.
9. Banerjee S., Pedersen T. Extended gloss overlaps as a measure of semantic relatedness, 2003.
10. Boroş, T., Ştefănescu, D., Ion, R. Handling Two Difficult Challenges for Text-to-Speech Synthesis Systems: Out-ofVocabulary Words and Prosody: A Case Study in Romanian, Where Humans Meet Machines, Springer New York, 2013, pp. 137–161.
11. Ion, R., Tufiş, D., Multilingual Word Sense Disambiguation Using Aligned Wordnets, Romanian Journal on Information Science and Technology, Special Issue on BalkaNet, 7, pp. 183–200, 2004.