基于k-means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。这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法,该方法采用二阶context 构造上下文向量,使用k-means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,在多个汉语高频多义词的两组测试中取得了平均准确率82167 %和80187 %的较好的效果。     

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。     

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.     

基于义类的无导词义消歧方法的研究*

词义消歧在自然语言处理的许多应用领域都起着十分重要的作用。为了适用于大规模的词义消歧,提出了一种无导的学习方法。基于向量空间模型,结合机读词典和义类词典建立从义项到义类的映射关系,再利用义类知识在语料库中无导学习消歧特征,最后利用这些特征实现词义消歧。     

基于向量空间模型中义项词语的无导词义消歧

有导词义消歧机器学习方法的引入虽然使词义消歧取得了长足的进步,但由于需要大量人力进行词义标注,使其难以适用于大规模词义消歧任务.针对这一问题,提出了一种避免人工词义标注巨大工作量的无导学习方法.在仅需义项词语知识库的支持下,将待消歧多义词与义项词语映射到向量空间中,基于k-NN(k=1)方法,计算二者相似度来实现词义消歧任务.在对10个典型多义词进行词义消歧的测试实验中,采用该方法取得了平均正确率为83.13%的消歧结果.     

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.     

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%。     

一种改进的基于语义的词义消歧方法

针对现有基于语义的词义消歧方法存在两点不足:一,利用部分具有歧义的上下文语境词进行消歧存在不合理性;二,未考虑上下文语境词距离远近对语义相关度计算的影响,提出一种改进的方法,采用分步策略和距离加权两种方法分别进行改进。实验结果表明,改进方法在消歧效果上有明显的改善。     

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。     

Combining Supervised and Unsupervised Lexical Knowledge Methods for Word Sense Disambiguation

This work combines a set of available techniques – whichcould be further extended – to perform noun sense disambiguation. We use several unsupervised techniques (Rigau et al., 1997) that draw knowledge from a variety of sources. In addition, we also apply a supervised technique in order to show that supervised and unsupervised methods can be combined to obtain better results. This paper tries to prove that using an appropriate method to combine those heuristics we can disambiguate words in free running text with reasonable precision.     

动态自适应加权的多分类器融合词义消歧模型

词义消歧一直是自然语言处理中的热点和难题。集成方法被认为是机器学习研究的四大趋势之一,在系统研究已有集成学习方法在汉语词义消歧中的应用后,借鉴模式识别领域集成分类器思想,提出了一种动态自适应加权投票的多分类器集成方法来构建融合分类器。实验结果表明,所提融合分类器模型对汉语文本自动消歧结果的准确率提高较大。     

引入词性标记的基于语境相似度的词义消歧

目前的语境向量模型在对语义空间建模的时候,没有考虑到同一个词的不同词性具有不同的含义,将它们看作同一个点进行建模,导致得到的语境向量质量不高,使用这种语境向量计算语境相似度效果不好。针对该类问题,提出了一种加入词性特征的语境向量模型,加入词性后,可以将原本用语义空间中一个点表示的几个语义区分出来,得到质量更好的语境向量和语境相似度,进而得到更好的消歧效果。实验结果表明,这种建模方式可以有效区分不同词性的语义,在2004年的Senseval-3测试集上进行测试,准确率达到了75.3%,并在SemEval-13和SemEval-15公开测试集上进行了测试,消歧效果相比未引入词性特征的模型均得到了提升。     

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.     

改进的基于义原同现频率的汉语词义排歧方法

针对传统的基于义原同现频率的汉语词义排歧方法存在“盲目性”的不足,本文根据《知网》中对概念定义的描述,分别计算多义词的每个义项与特征词的第一独立义原、其他独立义原、关系义原、符号义原之间的相关系数;最后通过比较多义词的每个义项与特征词之间的相关系数来决定多义词的义项。经过实验验证,该方法进一步提高了词义排歧的效果。