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题名基于依存分析改进贝叶斯模型的词义消歧
被引量：12
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作者
卢志茂
刘挺
张刚
李生
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机构
哈尔滨工业大学计算机学院智能内容管理研究室
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出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2003年第5期1-7,共7页
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基金
863计划(2001AA114041)
国家自然科学基金(60203020)
哈尔滨工业大学校自然科学基金(HIT.2000.50)资助项目。
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文摘
词义消歧一直是自然语言处理领域的关键问题和难点之一。目前进行的很多词义消歧研究多采用几个多义词作为实验测试对象,在实际应用方面存在着局限性。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。该模型充分利用依存句法分析,从句子的内部结构,寻找词语之间支配与被支配的关系,借以确定能够对词语语义构成内在限制的上下文,有效地克服了单纯贝叶斯分类器中无关上下文造成的噪声影响。本实验的开放测试正确率可以达到91.89％,封闭实验正确率可达99.4％,验证了改进模型的有效性。
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关键词
依存分析
贝叶斯模型
词义消歧
自然语言处理
语料库
统计分析
信息检索
贝叶斯分类器
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Keywords
Word sense disambiguation, Natural language process, Dependency relatiouship analysis, HowNet, Bayes model
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分类号
H03
[语言文字—语言学]
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