贝叶斯模型在词义消歧中的应用

王达; 张坤

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贝叶斯模型在词义消歧中的应用

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词义消歧要解决的问题是如何让计算机理解多义词在特定的上下文环境中具体代表的语义.多义词多为常用词,在语料中出现的频率很高.确立一种合适的建模方法,并选择一种行之有效的机器学习方法,是解决词义消歧问题的首要任务.贝叶斯模型在词义消歧中的构建和实现上相对要简便易用,机器学习过程也简洁高效,特别是贝叶斯模型作为词义消歧工具,无论是实现的效率,还是消歧的效果都比较理想.

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来源
《计算机时代》 |2009年第7期|63-64|共2页
作者
王达; 张坤;
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作者单位

南阳师范学院计算机系;

河南;

南阳;

473061;

南阳师范学院计算机系;

河南;

南阳;

473061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
词义消歧; 机器学习; 贝叶斯模型; 最大熵模型;

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