基于WordNet的无导词义消歧方法

王瑞琴; 孔繁胜; 潘俊

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基于WordNet的无导词义消歧方法

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有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源(包括:词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等)描述歧义词的词义信息,生成词义的"代表词汇集"和"领域代表词汇集",结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval-3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93%的消歧结果.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2010年第4期|732-737|共6页
作者
王瑞琴; 孔繁胜; 潘俊;
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作者单位

浙江大学人工智能研究所;

温州大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
词义消歧; WordNet知识库; 结构化语义关系;

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