| 浅谈基于改进贝叶斯模型的词义消歧方法 |
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| 引用本文： | 席素梅,高茜,徐鑫.浅谈基于改进贝叶斯模型的词义消歧方法[J].山东轻工业学院学报,2006,20(3):49-51. |
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| 作者姓名： | 席素梅 高茜 徐鑫 |
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| 作者单位： | 山东轻工业学院信息科学与技术学院,山东济南250100 |
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| 摘 要： | 词义消歧（WSD）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关系到自然语言处理中诸多应用问题的效果优劣。本文对大规模真实文本进行了词义消歧研究，采用了基于依存分析改进贝叶斯分类模型的有指导词义消歧方法。
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| 关 键 词： | 贝叶斯模型 语料库 依存分析 |
| 文章编号： | 1004-4280（2006）03-0049-03 |
| 收稿时间： | 2006-01-16 |
| 修稿时间： | 2006年1月16日 |
An introduction of word sense disambiguation based on Bayers model |
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| XI Su-mei,Gao Qian,XU Xin.An introduction of word sense disambiguation based on Bayers model[J].Journal of Shandong Institute of Light Industry(Natural Science Edition),2006,20(3):49-51. |
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| Authors: | XI Su-mei Gao Qian XU Xin |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Technology, Shandong Institute of Light Industry, Jinan 250100, china |
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| Abstract: | Word sense disambiguation(WSD) is the key problem in natural language processing because the result of WSD affects many problems seriously in natural language processing and information retrieval.In this paper,large-scale real texts about word sense disambiguation are studied,and supervised word sense disambiguation approach is adopted based on dependency relation analysis and Bayes classifier. |
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| Keywords: | HowNet |
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