Word Sense Disambiguation Method Based on Probability Model Improved by Information Gain

机译：基于概率模型的词语感应消除歧义方法通过信息增益改进

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Word Sense Disambiguation (WSD) has always being a key problem and one of difficult points in natural language processing. WSD is usually considered to be a pattern classification to be research. Feature selection is an important sector of WSD process. We review Naive Bayes Model (NBM) seriously, and the feature selection method adopted in this paper is directed at Bayesian Assumption to improve NBM. Positional information concealed in the context of ambiguous word is mined via information gain calculation, to increase the knowledge acquisition efficiency of Bayesian model and to improve the effect of word-sense classification. Eight ambiguous words are tested in our experiment; the experimental results of improved Bayesian model are higher 3.5 per cent than the ones of NBM. The accuracy rise is bigger and the improvement effect is outstanding; and these results prove also the method put forward in this paper is efficacious.

机译：字感消解（WSD）始终是一个关键问题，是自然语言处理中的难点之一。 WSD通常被认为是要研究的模式分类。特征选择是WSD进程的重要扇区。我们认真地评估天真贝叶斯模型（NBM），本文采用的特征选择方法是针对贝叶斯假设来改善NBM。隐藏在模糊字的上下文中隐藏的位置信息通过信息增益计算进行开采，以提高贝叶斯模型的知识获取效率，提高词义分类的效果。在我们的实验中测试了八个含糊的单词;改善贝叶斯模型的实验结果比NBM的更高3.5％。准确性上升更大，改善效果突出;这些结果也证明了本文提出的方法是有效的。

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来源
《World Congress on Intelligent Control and Automation》|2008年||共6页
会议地点
作者
Dongmei Fan; Zhimao Lu; Rubo Zhang; Xueyao Li;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Word sense disambiguation; Natural language processing; Information gain; Bayesian model;

机译：词感消弱;自然语言处理;信息增益;贝叶斯模型;

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