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%。     

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。     

基于多知识源的词汇消歧一体化处理

词汇消歧是语言分析的基石,本文提出一种基于多知识源的词汇消歧一体化处理机制,该机制充分利用了知识库和文本结构的信息,以句法标签、词频、搭配、上下文语义,语义可选约束,句法线索等知识源为消歧指示器     

基于神经网络的词义消歧

在计算机语言学中,词义消歧是自然语言处理的一个重要问题,词义消歧即指根据上下文确定对象语义的过程,在词义、句义、篇章中都会出现这种词语在上下文的语义环境中有不同的含义的现象。本文提出一种基于神经网络的模型实现词义消歧,将词向量输入神经网络,通过分类的方式实现消歧的目的。实验表明,基于神经网络的词义消歧比传统的统计方法消歧具有更高的准确度。     

基于指示词的词义消歧方法

影响词义消歧的特征是多方面的，为考察上下文指示词这一消歧特征，提出了利用统计的方法抽取指示词用于词义消歧。实验表明，该方法是可行的，并为利用多特征进行汉语自动消歧提供了可靠的参考。     

基于模板的无导词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理中的一个关键问题,为提高大规模词义消歧的准确率,提出了一种基于模板的无导词义消歧方法。利用多义词不同义项的同义或近义单义词对该义项进行表述,综合考虑共现词出现的位置、上下文距离及出现频次,据此构造语境模板,有效地解决了多义词义项确定的困难。实验结果表明,本文提出的方法在消歧性能方面有较明显的改善。     

基于MDL聚类的无导词义消歧

无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量，可以适应大规模的多义词消歧工作，具有广阔的应用前景．提出了一种无导词义消歧的方法，该方法以hownet词库为词典，采用二阶上下文构造上下文向量，使用MDL算法进行聚类，最后通过计算相似度来进行词义的排歧．实验是在抽取术语的基础上进行的，在8个汉语高频多义词的测试中取得了平均准确率81．12％的较好的效果．     

基于改进的Bayes判别法的中文多义词消歧

介绍了词义消歧研究的进展。对基于Bayes判别法的词义消歧算法做了改进,加大与多义词存在句法依存关系的特征词在Bayes判别公式中的权值比重,较好改善词义消歧的效果,并设计对比实验,验证了改进算法的优越性,分析了语料规模、数据噪声、数据稀疏问题对词义消歧的影响的规律。     

基于维基百科的自动词义消歧方法

针对传统词义消歧仅基于上下文语境而导致准确率低的问题,提出一种多策略的无监督自动词义消歧方法。利用从维基百科在线中提炼出的丰富语义知识,线性融合上下文语境、背景知识和语义信息3大特征,根据逻辑回归算法学习各特征的权重,选取最大融合值所对应的候选项作为最优词义。在SENSEVAL数据集上取得了85．50％的平均准确率,验证了该方法的有效性。     

基于上下文语境的词义消歧方法

针对传统词义消歧方法面临的数据稀疏问题,提出一种基于上下文语境的词义消歧方法。该方法假设同一篇文章中的句子之间共享一些相同的话题,首先,抽取在同一篇文章中包含相同歧义词的句子,这些句子可以作为歧义句的上下文语境,为其中的一个歧义句子提供消歧知识;其次,通过一种无监督的词义消歧方法进行词义消歧。在真实的语料上实验结果表明,使用2个上下文语境句子,窗口大小为1时,该方法的消歧准确率比基线方法(OrigDisam)提高了3.26%。     

基于SVM的离合词词义消歧

离合词词义消歧要解决如何让计算机理解离合词中的歧义词在具体上下文中的含义。针对离合词中歧义词在机器翻译中造成的对照翻译不准确以及在信息检索中无法匹配有效信息等问题,将词义消歧的方法应用于离合词中的歧义词,采用SVM模型建立分类器。为了提高离合词词义消歧的正确率,在提取特征时,结合离合词的特点,不仅提取了歧义词上下文中的局部词、局部词性、局部词及词性3类特征,还提取了“离”形式的歧义词的中间插入部分的特征;将文本特征转换为特征向量时,对布尔权重法进行了改进,依次固定某种类型特征权重,分别改变另外两种类型特征权重的消歧正确率来验证3类特征的消歧效果。实验结果表明,局部词特征、局部词及词性特征对消歧效果的影响高于局部词性特征,且采用不同类型的特征权重与采用相同的权重相比,消歧正确率提高了1.03%~5.69%。     

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.     

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.     

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.     

基于向量空间模型的无导词义消歧

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.