语义网络结构下的词义消歧

提出了一种基于语义网络结构的词义消歧方法。将文本片段中出现词的所有词义都看作节点，将两个词的任意两个词义之间的语义关系看作弧，将语义关系的紧密程度看作弧的权重，从而构成一个无向赋权网络；将Google的网页分级（PageRank）算法应用到无向赋权图中，评价网络中节点的重要性，并结合共指词义和词义的常用程度，对文本中出现的名词进行消歧。实验证明了该方法对文本进行词义消歧是有效的。     

词义消歧和词义消歧评测简介

词义消歧是自然语言处理的基础研究之一。本文简要地介绍了词义消歧的研究目的、研究内容、研究方法（特别是基于机器学习的方法）和研究历程,以及当前词义消歧所面临的主要问题;接下来比较详细地介绍词义消歧相关的国际评测。最后对全文做出总结。     

基于知网语义相关度计算的词义消歧方法

歧义字段处理一直是中文信息处理领域中最关键也是最困难的问题之一,至今该问题仍没有得到完全而有效的解决,使得以此为基础的多个应用领域都难以取得突破性进展。传统的消歧方法--规则消歧和统计消歧都有不可避免的缺点：规则消歧存在规则的完备性与合理性问题,统计消歧则只取大概率事件而忽视小概率事件。在研究了知网表达汉语知识的基础上,改进了基于知网语义相关度的计算模型,并应用于汉语的歧义字段处理中。经大量例句作实验,以句子为单位的切分正确率可达到97.1%,验证了该消歧方法的有效性。     

基于卷积神经网络的词义消歧

为了提高词义消歧性能,提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心,向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元,选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础,使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用SemEval-2007：Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学语义标注语料来优化卷积神经网络.使用SemEval-2007：Task#5的测试语料来测试词义消歧分类器的性能,所提方法的消歧平均准确率有提高.实验结果表明,该方法在词义消歧中是可行的.     

词义消歧相关术语简介

词义消歧是计算语言学领域的基础性关键研究课题。本文介绍了与词义消歧相关的一些重要术语概念,包括词义消歧、词义区分、基于词典的词义消歧方法、有监督的词义消歧方法、词义标注语料库等。     

基于WordNet的无导词义消歧方法

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源（包括：词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等）描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93％的消歧结果.     

四种统计词义消歧模型的分析与比较

综合考察了贝叶斯模型、决策树模型、向量空间模型、最大熵模型在汉语词义消歧上的应用,并对它们的消歧效果进行比较,为词义消歧模型的选择与应用奠定基础。     

基于统计的汉语词义消歧研究

词义消歧一直是信息检索领域的关键问题和难点之一。统计学方法以其良好的词义消歧效果逐渐占据主流地位。文章结合义类词典HowNet,分别采用隐马尔可夫模型,贝叶斯模型,基于依存关系改进贝叶斯模型对大规模真实文本进行了词义消歧研究,其中基于依存关系改进贝叶斯模型的词义消歧效果最好。     

统计与神经网络相结合的词义消歧模型

介绍了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型，阐述了BP神经网络原理，通过对使用这种混合人工智能的消歧模型的可能性和优越性进行了讨论，最后通过试验发现实际和预测结果的误差并不随着试验迭代次数而递减，而是实际误差随着次数的增加在零的附近呈现波动状态，即使用很少的迭代次数也可以得到比较好的结果。     

一个基于超图的词义归纳模型

词义归纳旨在从大规模语料中自动发现目标单词的词义,其通常被看作是一个非监督的聚类问题。词义归纳当前面临的一个关键挑战是如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系。本文提出一个基于超图的词义归纳模型。首先采用基于词汇链的方法发现包含目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后以结点表示上下文实例,超边表示多实例间高阶语义关系构建超图,其中词汇链被用于发现超边;最后根据所构建的超图满足“小世界图”特性,一个基于最大密度超图谱聚类算法被用于发现词义。实验基于Semeval-2103 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级两个指标上分别提升了5.6%和6.4%。     

Word sense disambiguation based on rough set

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｔａｓｋｏｆｗｏｒｄｓｅｎｓｅｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎｉｓｔｏａｓｓｉｇｎａｓｅｎｓｅｏｆａｐｏｌｙｓｅｍｏｕｓｗｏｒｄｔｏａｓｐｅｃｉｆｉｃｃｏｎｔｅｘｔ.Ｉｔｉｓｊｕｓｔａｐｉｅｃｅｏｆｃａｋｅｆｏｒｍｏｓｔｏｆｕｓ .Ｂｕｔｅｖｅｎｎｏｗａｄａｙｓ,ｔｈｉｓｔａｓｋｉｓｔｏｏｈａｒｄｆｏｒａｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｆｉｎｄａｎａｐｐｌｉｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｒｅａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ.Ｉｔｉｓｎｏｗａｎｄｅｒｔｈａｔｓｏｍｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｎａｍｅｄ…