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A Hybrid Approach for Semantic Enrichment of MathML Mathematical Expressions

机译：MathML数学表达式的语义丰富混合方法

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In this paper, we present a new approach to the semantic enrichment of mathematical expression problem. Our approach is a combination of statistical machine translation and disambiguation which makes use of surrounding text of the mathematical expressions. We first use Support Vector Machine classifier to disambiguate mathematical terms using both their presentation form and surrounding text. We then use the disambiguation result to enhance the semantic enrichment of a statistical-machine-translation-based system. Experimental results show that our system archives improvements over prior systems.
机译：在本文中，我们提出了一种新的方法来丰富数学表达问题的语义。我们的方法是统计机器翻译和歧义消除的结合，它利用数学表达式的周围文本。我们首先使用支持向量机分类器使用其表示形式和周围文本消除数学术语的歧义。然后，我们使用歧义消除结果来增强基于统计机器翻译的系统的语义丰富性。实验结果表明，我们的系统存档了对先前系统的改进。

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