基于依存句法分析的多特征词义消歧

词义消歧在机器翻译、信息检索、语音语义识别等方面具有重要作用。为提高消歧质量,细化特征粒度,提出一种多特征词义消歧方案。通过依存句法分析提取上下文中多义词及义项的词性、依存结构、依存词等特征,细化特征粒度,并根据多特征构造权值函数,选择权值最大的义项作为多义词的义项。实验结果表明,与单一特征词义消歧相比,采用依存句法分析的多特征词义消歧方案细化了特征粒度,提高了消歧准确率。     

基于知网义原词向量表示的无监督词义消歧方法

词义消歧一直是自然语言处理领域中的重要问题,该文将知网(HowNet)中表示词语语义的义原信息融入到语言模型的训练中。通过义原向量对词语进行向量化表示,实现了词语语义特征的自动学习,提高了特征学习效率。针对多义词的语义消歧,该文将多义词的上下文作为特征,形成特征向量,通过计算多义词词向量与特征向量之间相似度进行词语消歧。作为一种无监督的方法,该方法大大降低了词义消歧的计算和时间成本。在SENSEVAL-3的测试数据中准确率达到了37.7%,略高于相同测试集下其他无监督词义消歧方法的准确率。     

基于最大熵模型的汉语词义消歧与标注方法

分析最大熵模型开源代码的原理和各参数的意义,采用频次和平均互信息相结合特征筛选和过滤方法,用Delphi语者编程实现汉语词义消歧的最大熵模型,运用GIS（Generalized Iterative Scaling）算法计算模型的参数。结合一些语占知识规则解决训练语料的数据稀疏问题,所实现的汉语词义消歧与标注系统,对800多个多义词进行词义标注,取得了较好的标注正确率。     

基于HowNet义原和Word2vec词向量表示的多特征融合消歧方法

针对目前词向量表示低频词质量差,表示的语义信息容易混淆,以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题,提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网（HowNet）义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融合来补全词的多义信息以及提高低频词的表示质量。首先计算待消歧实体与候选实体的余弦相似度来获得二者的相似度;其次使用聚类算法和知网知识库来获取实体类别特征相似度;然后利用改进的潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型来抽取主题关键词以计算实体主题特征相似度,最后通过加权融合以上三类特征相似度实现多义词词义消歧。在西藏畜牧业领域测试集上进行的实验结果表明,所提方法的准确率（90.1%）比典型的图模型消歧方法提高了7.6个百分点。     

基于隐最大熵原理的汉语词义消歧方法

该文针对最大熵原理只能利用上下文中的显性统计特征构建语言模型的特点,提出了采用隐最大熵原理构建汉语词义消歧模型的方法。在研究了《知网》中词语与义原之间的关系之后,把从训练语料获取的文本上下文中的词语搭配信息转换为义原搭配信息,实现了基于义原搭配信息的文本隐性语义特征提取方法。在结合传统的上下文特征后,应用隐最大熵原理进行文本中多义词的词义消歧。实验结果表明,采用文中所提方法对十个多义动词进行词义消歧,正确率提高了约4%。     

融合词向量和主题模型的领域实体消歧*

针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体的向量形式,结合上下位关系领域知识库,进行上下文相似度和类别指称相似度计算,利用潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型和Skip-gram词向量模型获取多义词不同含义的词向量表示,抽取主题领域关键词,进行领域主题关键词相似度计算.最后融合三类特征,选择相似度最高的候选实体作为最终的目标实体.实验表明,相比现有消歧方法,文中方法消歧结果更优.     

句法信息指导的汉语词义消歧

词义消歧要解决如何让计算机理解多义词在上下文中的具体含义,对信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等自然语言处理问题有着十分重要的作用。通过引入句法信息,提出了一种新的词义消歧方法。构造歧义词汇上下文的句法树,提取句法信息、词性信息和词形信息作为消歧特征。利用贝叶斯模型来建立词义消歧分类器,并将其应用到测试数据集上。实验结果表明：消歧的准确率有所提升,达到了65%。     

贝叶斯模型在词义消歧中的应用

词义消歧要解决的问题是如何让计算机理解多义词在特定的上下文环境中具体代表的语义。多义词多为常用词,在语料中出现的频率很高。确立一种合适的建模方法,并选择一种行之有效的机器学习方法,是解决词义消歧问题的首要任务。贝叶斯模型在词义消歧中的构建和实现上相对要简便易用,机器学习过程也简洁高效,特别是贝叶斯模型作为词义消歧工具,无论是实现的效率,还是消歧的效果都比较理想。     

基于多分类器决策的词义消歧方法

词义消歧问题可以形式化为典型的分类问题.通过学习少量带有词义标注的语料构造多个消歧分量分类器,并利用未标语料动态地对这些分类器进行更新,根据最终分量分类器分别对多义词义项的判定结果,组合决策多义词的义项.该方法无需手工构造大规模具有词义标注的语料库,并且具有较高的消歧准确率.     

融合语言特性的越南语兼类词消歧

兼类词歧义直接影响词性标注的准确率。本文针对越南语兼类词歧义问题提出一种融合语言特性的越南语兼类词消歧方法。通过构建越南语兼类词词典和兼类词语料库,分析越南语的语言特征和兼类词特点,选取有效的特征集;然后利用条件随机场能添加任意特征等优点,在使用词和词性上下文信息的同时,引入句法成分和指示词特征,得到消歧模型。最后在兼类词语料上实验,准确率达到了87.23%。实验表明本文所提出的越南语兼类词消歧方法有效可行,可以提高词性标注正确率。