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基于BP神经网络的词义消歧模型
引用本文:谢芳,胡泉. 基于BP神经网络的词义消歧模型[J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(12): 187-189,203
作者姓名:谢芳  胡泉
作者单位:华中师范大学计算机科学系,武汉,430079;华中师范大学计算机科学系,武汉,430079
摘    要:词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节。文章首先介绍了目前一些常用词义消歧方法的特点和这些方法的研究进展,并在此基础上探讨了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型,最后详细讲解了BP神经网络原理,并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。

关 键 词:词义消歧  基于统计  BP神经网络  语料库
文章编号:1002-8331-(2006)12-0187-03
收稿时间:2005-07-01
修稿时间:2005-07-01

The Model of Word Sense Disambiguation Based on BP Neural Networks
Xie Fang,Hu Quan. The Model of Word Sense Disambiguation Based on BP Neural Networks[J]. Computer Engineering and Applications, 2006, 42(12): 187-189,203
Authors:Xie Fang  Hu Quan
Affiliation:Department of Computer Science,Central China Normal University,Wuhan 430079
Abstract:Word Sense Disambiguation(WSD) is a difficult issue in many fields of natural language processing,e.g.machine translation,information retrieval and hyertext navigation,context and thematic analysis,etc.This paper firstly introduces the recent research progress on WSD and characteristic of each approach,and then brings out a Chinese WSD model which is combining the BP neural networks and statistics method.At the last,it discusses the feasibility and advantage of this WSD model.
Keywords:Word Sense Disambiguation(WSD)  based on statistical method  BP Neural Network  corpus
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