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基于义类的无导词义消歧方法的研究

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成果类型:
期刊论文、会议论文
作者:
全昌勤;何婷婷(何婷婷);姬东鸿;刘辉
作者机构:
[刘辉] 华中师范大学
[姬东鸿] 新加坡国家科技局信息科学研究院
[何婷婷; 全昌勤] 华中师范大学,计算机科学与技术系,湖北,武汉,430079
语种:
中文
关键词:
自然语言处理;词义消歧;无导方法;义类
关键词(英文):
Word Sense Disambiguation;Unsupervised Method;Sense Categories
期刊:
计算机应用研究
ISSN:
1001-3695
年:
2005
卷:
22
期:
4
页码:
39-41
会议名称:
第二届全国学生计算语言学研讨会
会议论文集名称:
第二届全国学生计算语言学研讨会论文集
会议时间:
2004-08-01
会议地点:
北京
会议赞助商:
中国中文信息学会
基金类别:
国家自然科学基金项目 ( 10071028 ); 国家语言文字应用委员会语言文字应用“十五”科研项目;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
生命科学学院
计算机学院
摘要:
词义消歧在自然语言处理的许多应用领域都起着十分重要的作用。为了适用于大规模的词义消歧,提出了一种无导的学习方法。基于向量空间模型,结合机读词典和义类词典建立从义项到义类的映射关系,再利用义类知识在语料库中无导学习消歧特征,最后利用这些特征实现词义消歧。
摘要(英文):
Word Sense Disambiguation(WSD) plays an important role in many areas of natural language processing. In order to deal with large scale WSD, an unsupervised WSD method is provided in this paper. Based on the vector space model, the mapping relationship between word sense and sense categories is set up by using Machine Readable Dictionary (MRD) and sense categories thesaurus; and then use the knowledge of sense categories to learn disambiguate feature in corpus unsupervi ̄sedly; finally, the di...

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