基于义原同现频率的汉语词义排歧系统

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。但是目前使用的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。文中借助《知网》,以义原同现频率矩阵作为排歧知识,在其基础上设计并实现了一个基于义原同现频率的汉语词义排歧系统,大大地提高词义排歧的精确率。     

基于义原同现频率的汉语词义排歧系统

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。但是目前使用的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。文中借助《知网》，以义原同现频率矩阵作为排歧知识，在其基础上设计并实现了一个基于义原同现频率的汉语词义排歧系统，大大地提高词义排歧的精确率。     

一种基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧方法

一词多义是自然语言中普遍存在的现象,词义排歧的成功率是衡量机器翻译、信息检索、文本分类等自然语言处理软件性能的重要指标。提出了一种基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧方法,通过小规模语料库的训练和歧义词在机读词典中的语义定义来完成歧义的消除。实验表明：基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧算法在标注语料库规模受限的情况下,能取得较高的排歧准确率。     

维语句法分析器中的词义排歧问题的研究

本文论述了现代维语短语自动划分标注的基本处理算法、排歧处理、词义排歧中的搭配、现代维语词义排歧算法的语言学依据、现代维语词义排歧算法的实现。通过典型的例子,说明了分析器中存在的问题可以用短语划分标注和词义排歧相结合的方法并扩展到句义排歧方法来解决。     

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。     

一种基于神经网络的词义排歧方法

从神经网络的基本原理和自动词义排歧的技术入手,阐明应用神经网络技术进行汉语词义排歧研究的基本方法和步骤,并给出了实验结果和分析。     

维语句法分析器中的词义排岐问题的研究

本文论述了现代维语短语自动划分标注的基本处理算法，排歧处理，词义排歧中的搭配，现代维语词义排歧算法的语言学依据，现代维语词义排歧算法的实现。通过典型的例子，说明了分析器中存在的问题可以用短语划分标和词义排歧相结合的方法并扩展到句义排歧方法来解决。     

从搭配知识获取最优种子的词义消歧方法

基于统计的词义消歧模型的一个关键问题是如何自动从语料库中获取指示词,虽然通过学习初始搭配实例能够在语料库中获取更多的搭配知识,但人工获取质量较好的初始搭配是比较困难的,并且无法保证有效的扩大搭配知识。针对该问题,提出了通过机器学习初始搭配实例获取最优种子,再由最优种子扩增更多指示词,最后利用这些指示词实现具有多个义项的多义词消歧。采用该方法对8 个多义词进行消歧的测试实验中取得了8717 %的平均正确率。     

基于图排序的词汇情感消歧研究

词汇情感消歧是文本情感倾向性分析的关键技术之一。该文在分析比较了词汇情感消歧和词义消歧异同后,从情感分析角度出发,提出了基于图排序的词汇情感消歧方法。该方法通过自动获取和人工校正相结合的方式获得多情感词汇,然后根据语义关系构建词义关系图,进而在词义关系图上迭代计算直至收敛,最后选择多情感词汇的词义中权值最大的词义作为结果输出,从而实现情感消歧。该文分别在新浪微博语料库和情感语料库上验证了该方法的有效性。     

一种改进的词义排歧算法

针对传统基于义原同现频率的汉语词义排歧算法的“盲目性”,提出一种“双距离”词义排歧算法,即在计算待排歧词各义项与特征词之间的相关系数时,考虑两个距离因素：特征词与待排歧词之间的空间距离;最近选择该义项的同形歧词与该待排歧词之间的空间距离。实验表明,改进的算法是有效的。     

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%。     

用于词义排歧的语义剪枝方法研究

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。研究了一种基于知网的语义剪枝算法,来解决自然语言处理过程中的词义排歧问题。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,开发了一个手工标注交互环境,并使用了召回率和简化率2 个指标。对窗口的尺寸和分析单元的选取对召回率和简化率的影响进行了研究。     

基于领域知识的图模型词义消歧方法

对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Word sense disambiguation, WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.     

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%.     

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。     

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.     

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%。     

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。     

无监督词义消歧研究

研究的目的是对现有的无监督词义消歧技术进行总结,以期为进一步的研究指明方向.首先,介绍了无监督词义消歧研究的意义.然后,重点总结分析了国内外各类无监督词义消歧研究中的各项关键技术,包括使用的数据源、采用的消歧方法、评价体系以及达到的消歧效果等方面.最后,对14个较有特色的无监督词义消歧方法进行了总结,并指出无监督词义消歧的现有研究成果和可能的发展方向.