基于上下文翻译的有监督词义消歧研究

针对目前有监督词义消歧方法存在的数据稀疏问题,提出一种基于上下文翻译的词义消歧方法。该方法假设由歧义词上下文的译文所组成的语境与原上下文语境所表述的意义相似。根据此假设,首先,将译文所组成的上下文生成大量的伪训练语料;然后,利用真实训练语料和伪训练语料训练一个贝叶斯消歧模型;最后,利用该消歧模型决策歧义词的词义。实验结果表明, 与传统的消歧方法相比,所提出的方法消歧准确率提高了4.35%,并且超过了参加SemEval-2007测评的最好的有监督消歧系统。     

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%。     

伪实例与人工标注实例相结合的词义消歧方法

知识获取是制约基于语料库的词义消歧方法性能提高的瓶颈,使用等价伪词的自动语料标注方法是近年来解决该问题的有效方法。等价伪词是用来代替歧义词在语料中查找消歧实例的词。但使用等价伪词获得的部分伪实例质量太差,且无法为没有或很少同义词的歧义词确定等价伪词。基于此,该文提出一种将等价伪词获得的伪实例和人工标注实例相结合的词义消歧方法。该方法通过计算伪实例与歧义词上下文的句子相似度,删除质量低下的伪实例。并借助人工标注语料为某些无等价伪词的歧义词提供消歧实例,计算各义项的分布概率。在Senseval-3汉语消歧任务上的实验中,该文方法取得了平均F-值为0.79的成绩。     

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.     

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%。     

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。     

基于词语距离的网络图词义消歧

传统的基于知识库的词义消歧方法,以一定窗口大小下的词语作为背景,对歧义词词义进行推断.该窗口大小下的所有词语无论距离远近,都对歧义词的词义具有相同的影响,使词义消歧效果不佳.针对此问题,提出了一种基于词语距离的网络图词义消歧模型.该模型在传统的网络图词义消歧模型的基础上,充分考虑了词语距离对消歧效果的影响.通过模型重构、优化改进、参数估计以及评测比较,论证了该模型的特点:距离歧义词较近的词语,会对其词义有较强的推荐作用;而距离较远的词,会对其词义有较弱的推荐作用.实验结果表明,该模型可以有效提高中文词义消歧性能,与SemEval-2007:task#5最好的成绩相比,该方法在MacroAve(macro-average accuracy)上提高了3.1％.     

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.     

一种基于聚类的汉语词语知识的获取方法

在自然语言处理中,知识的自动获取一直是一个核心问题。但如何实现知识的自动获取呢?该文在基于实例的学习方法(Example-BasedLearning,简称EBL)的基础上,提出了一种基于聚类的汉语多义词知识的自动获取方法。实验结果证明,用该方法获得的知识对汉语的词义排歧是有效的。     

Structural semantic interconnections: a knowledge-based approach to word sense disambiguation

Word sense disambiguation (WSD) is traditionally considered an AI-hard problem. A break-through in this field would have a significant impact on many relevant Web-based applications, such as Web information retrieval, improved access to Web services, information extraction, etc. Early approaches to WSD, based on knowledge representation techniques, have been replaced in the past few years by more robust machine learning and statistical techniques. The results of recent comparative evaluations of WSD systems, however, show that these methods have inherent limitations. On the other hand, the increasing availability of large-scale, rich lexical knowledge resources seems to provide new challenges to knowledge-based approaches. In this paper, we present a method, called structural semantic interconnections (SSI), which creates structural specifications of the possible senses for each word in a context and selects the best hypothesis according to a grammar G, describing relations between sense specifications. Sense specifications are created from several available lexical resources that we integrated in part manually, in part with the help of automatic procedures. The SSI algorithm has been applied to different semantic disambiguation problems, like automatic ontology population, disambiguation of sentences in generic texts, disambiguation of words in glossary definitions. Evaluation experiments have been performed on specific knowledge domains (e.g., tourism, computer networks, enterprise interoperability), as well as on standard disambiguation test sets.     

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。     

基于语言模型的有监督词义消歧模型优化研究

词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一。目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段。但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果。该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义。该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果。在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task #5评测任务的最好的有监督词义消歧系统。     

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。