一种基于全局领域和短期记忆因子的图模型

词义消歧是一项具有挑战性的自然语言处理难题。作为词义消歧中的一种优秀的半监督消歧算法,遗传蚁群词义消歧算法能快速进行全文词义消歧。该算法采用了一种局部上下文的图模型来表示语义关系,以此进行词义消歧。然而,在消歧过程中却丢失了全局语义信息,出现了消歧结果冲突的问题,导致算法精度降低。因此, 提出了一种基于全局领域和短期记忆因子改进的图模型来表示语义以解决这个问题。该图模型引入了全局领域信息,增强了图对全局语义信息的处理能力。同时根据人的短期记忆原理,在模型中引入了短期记忆因子,增强了语义间的线性关系,避免了消歧结果冲突对词义消歧的影响。大量实验结果表明：与经典词义消歧算法相比,所提的改进图模型提高了词义消歧的精度。     

融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧

实体消歧作为自然语言处理的关键问题,旨在将文本中出现的歧义实体指称映射到知识库中的目标实体。针对现有方法存在仅实现单实体指称消歧、忽略了实体影响力及候选实体间相似度对消歧结果的影响以及冗余图节点增加图计算复杂性等问题,提出了一种融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧方法,以金融领域为例,提取CN-Dbpedia中金融类别相关关键词三元组,构建金融领域知识库;针对金融活动类文本,提取待消歧实体指称,融合字符串及语义的相似特征,筛选出候选实体,利用知识库三元组信息获取候选实体间2-hop内的关系,同时计算候选实体间相似度作为边权值,进而将多特征信息充分融合到图模型当中,完成多特征图构建;采用动态决策策略,利用PageRank算法,并结合实体影响力计算多特征图中候选实体的综合评分,进而获得可信度较高的消歧结果。实验结果验证了提出方法在特定领域实体消歧的精确度及效率。     

结合语义知识的汉语词义消歧

词义消歧一直是自然语言处理领域中的关键性问题。为了提高词义消歧的准确率,从目标歧义词汇出发,挖掘左右词单元的语义知识。以贝叶斯模型为基础,结合左右词单元的语义信息,提出了一种新的词义消歧方法。以SemEval-2007：Task#5作为训练语料和测试语料,对词义消歧分类器进行优化,并对优化后的分类器进行测试。实验结果表明：词义消歧的准确率有所提高。     

基于语义关系图的词义消歧方法

针对传统的词义消歧方法不能对短小的用户查询词进行词义消歧,提出了一种基于语义关系图的词义消歧方法,利用改进的PageRank算法计算语义关系图中的各词义节点权重,选择权重较大的词义作为消歧后的查询词词义。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于异构关系网络图的词义消歧研究

传统的基于知识库的词义消歧方法采用同一种类型知识(语义或共现关系)进行消歧,忽略了不同类型知识之间的互补作用.针对此问题,在传统的网络图词义消歧模型基础上,通过模型重构和对比实验,提出了一种基于异构关系网络图的词义消歧模型.该模型能够把多种类型的词义消歧知识有机融合到同一个网络图中,充分利用了多种知识协同消歧的优势.同时设计并实现了一种基于模拟退火的自动估计各种知识类型关系权重的方法,以最优化各种知识对消歧效果的影响.该方法是一种无监督的词义消歧方法,可以有效克服数据稀疏及知识获取瓶颈等问题.在SemEval-2007上的测试结果表明,该方法的消歧性能优于基线方法和目前参加该项评测的最好系统.     

基于时间特性的微博热门话题检测算法研究

为了提高词义消歧的质量, 对歧义词汇的上下文进行结构分析, 提出了一种利用句法知识来指导消歧过程的方法。在歧义词汇上下文的句法树中, 提取句法信息和词性信息作为消歧特征; 同时, 使用朴素贝叶斯模型作为消歧分类器。利用词义标注语料对分类器的参数进行优化, 然后对测试数据中的歧义词汇进行消歧。实验结果表明, 消歧的准确率有所提升, 达到了66. 7%。     

基于对数模型的词义自动消歧

提出了一种对数模型(logarithmmodel,简称LM),构造了一个词义自动消歧系统LM-WSD(wordsensedisambiguationbasedonlogarithmmodel).在词义自动消歧实验中,构造了4种计算模型进行词义消歧,根据4个计算模型的消歧结果,分析了高频率词义、指示词、特定领域、固定搭配和固定用法信息对名词和动词词义消歧的影响.目前,该词义自动消歧系统LM-WSD已经应用于基于词层的英汉机器翻译系统(汽车配件专业领域)中,有效地提高了翻译性能.     

基于Web知识的无监督英文目录标签消歧

词义消歧,作为自然语言处理领域最具挑战性的任务之一,目前正面临着知识获取瓶颈(Knowledge Acquisition Bottleneck)的阻碍.目录标签消歧,作为词义消歧的又一崭新的应用领域,是轻量级本体学习(Lightweight Ontology Learning)中十分重要的一个环节.旨在探索一种基于Web知识(不受知识获取瓶颈制约)并应用于目录标签消歧的词义消歧方法.其主要思想为:首先,利用Web知识(Web搜索引擎)和WordNet等外部资源,将待消歧词t的上下文c及n个候选词义s1…sn扩展为各自的向量形式,并提出的一种tf-idf变体(条件tf-idf)来计算向量中的分量值.之后,又提出一种新颖的混合消歧模型,综合考虑各候选词义与待消歧词上下文的相关度及候选词义先验分布这两个因素进行消歧.据了解,类似做法在基于Web的词义消歧中还未出现过.在实验中,在网页目录DMOZ的一个子集(共1100个待消歧词)上进行了实验.系统以100%的召回率达到83.40%的准确率,高于基线准确率(单纯根据词义先验分布消歧)73.37%达10个百分点.     

基于词语距离的网络图词义消歧

传统的基于知识库的词义消歧方法,以一定窗口大小下的词语作为背景,对歧义词词义进行推断.该窗口大小下的所有词语无论距离远近,都对歧义词的词义具有相同的影响,使词义消歧效果不佳.针对此问题,提出了一种基于词语距离的网络图词义消歧模型.该模型在传统的网络图词义消歧模型的基础上,充分考虑了词语距离对消歧效果的影响.通过模型重构、优化改进、参数估计以及评测比较,论证了该模型的特点:距离歧义词较近的词语,会对其词义有较强的推荐作用;而距离较远的词,会对其词义有较弱的推荐作用.实验结果表明,该模型可以有效提高中文词义消歧性能,与SemEval-2007:task#5最好的成绩相比,该方法在MacroAve(macro-average accuracy)上提高了3.1％.     

基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法

针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据WordNet 获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在SemEval 2007 的Task#7 粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.     

Multilingual versus monolingual word sense disambiguation

This article describes two different word sense disambiguation (WSD) systems, one applicable to parallel corpora and requiring aligned wordnets and the other one, knowledge poorer, albeit more relevant for real applications, relying on unsupervised learning methods and only monolingual data (text and wordnet). Comparing performances of word sense disambiguation systems is a very difficult evaluation task when different sense inventories are used and even more difficult when the sense distinctions are not of the same granularity. However, as we used the same sense inventory, the performance of the two WSD systems can be objectively compared and we bring evidence that multilingual WSD is more precise than monolingual WSD.     

人机交互的语义标注系统开发和应用

词义排歧是自然语言处理中的一个难点问题,它在机器翻译、信息检索、句子分析和语音识别等自然语言处理的许多领域中起着举足轻重的作用。因此词义排歧方法的研究在自然语言处理领域具有重要的理论和实践意义。获得带语义标记的大规模训练语料是词义排歧在自然语言处理中的一个难点。为了解决这一问题,提出了一种基于知识的语义剪枝方法。其目的是通过语义剪枝系统尽可能地减少歧义词在上下文中错误的或最不可能的义项。语义剪枝以后,形成词和其可能义项的一个列表,尽量将一个词真正正确的义项保留下来。为了对语义剪枝算法进行评价,特意开发了一个人机交互的语义标注系统,并将获得的语料应用到了词义排歧系统。通过对系统标注的语料和人工标注的语料进行对比,达到对算法评价的目的,收到了良好的效果。     

一个汉语词义自动标注系统的设计与实现

词义排歧在自然语言处理领域占有重要地位。词义排歧的精确率依赖于排歧知识的完备性。但是目前使用基于词典的和基于语料库的词义排歧方法来获取排歧知识的效果都不令人满意。文章将介绍了一个汉语词义自动标注系统,该系统实现了基于语料库的无指导的词义排歧模型,比较成功地解决了排歧知识的获取瓶颈问题。文章将给出系统的总体设计和具体实现,并给出系统测试结果。     

利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的P_mar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.     

基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task #5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。