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基于向量空间模型的无导词义消歧
引用本文:陈浩,程良伦,张小波.基于向量空间模型的无导词义消歧[J].计算机工程与设计,2007,28(5):1215-1218.
作者姓名:陈浩  程良伦  张小波
作者单位:广东工业大学,自动化学院,广东,广州,510090
摘    要:词义消歧一直是自然语言理解中的一个关键问题,该问题解决的好坏直接影响到自然语言处理中诸多问题的解决.现在大部分的词义消歧方法都是在分词的基础上做的.借鉴前人的向量空间模型运用统计的方法,提出了不用直接分词而在术语抽取的基础上做消歧工作.在义项矩阵的计算中,采用改进了的tf.idf.ig方法.在8个汉语高频多义次的测试中取得了平均准确率为84.52%的较好的效果,验证了该方法的有效性.

关 键 词:向量空间模型  Hownet  无导方法  词义消歧  术语  向量  空间模型  词义消歧  vector  space  model  based  word  sense  disambiguation  有效性  验证  效果  平均准确率  测试  多义  语高  改进  计算  义项矩阵  工作  术语抽取  消歧方法  统计
文章编号:1000-7024(2007)05-1215-04
修稿时间:2006-02-05

Unsupervised approach to word sense disambiguation based on vector space model
CHEN Hao,CHENG Liang-lun,ZHANG Xiao-bo.Unsupervised approach to word sense disambiguation based on vector space model[J].Computer Engineering and Design,2007,28(5):1215-1218.
Authors:CHEN Hao  CHENG Liang-lun  ZHANG Xiao-bo
Affiliation:College of Automatic, GuangdongUniversityofTechnology, Guangzhou510090, China
Abstract:Word sense disambiguation is a key problem in natural language processing because the result of WSD affects seriously many problems in natural language processing.Most of word sense disambiguation are based on the segment of words.An unsupervised ap-proach based on term extraction instead of segment of words is presented.The method of tf.idf.if is adapted in calculating the matrix of word sense.The result of average accuracy 84.52 % is gotten in the experiments on 8 ambiguous words,so the method has high value in research.
Keywords:vector space model  Hownet  unsupervised approach  word sense disambiguation  term
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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