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英语句子中词汇歧义现象及其消除 被引量：3
1
作者 谢蓉蓉 《宁波广播电视大学学报》 2010年第2期53-56,共4页
歧义是语言中一种普遍的现象。从根本上说,它是无处不在的。产生歧义的原因有很多,然而歧义仍是可以消除的。本文拟就歧义中的一个次类——句子中词汇歧义的产生原因及消除歧义的方法加以讨论。
关键词 词汇歧义 多义词 同音异义词 同形异义词 歧义消除
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基于VCK-vector模型的词义消歧方法 被引量：1
2
作者 戴洪涛 侯开虎 +1 位作者 周洲 肖灵云 《软件》 2020年第2期134-140,共7页
自然语言处理(NLP)旨在如何让计算机更好的理解人类的语言,但是在自然语言中句段、词汇本身存在多义和歧义,计算机无法将其转换为能识别的二进制编码,这是当下NLP领域内存在的最大问题。本文将Viterbi算法的词性标注模型、CBOW语言模型... 自然语言处理(NLP)旨在如何让计算机更好的理解人类的语言,但是在自然语言中句段、词汇本身存在多义和歧义,计算机无法将其转换为能识别的二进制编码,这是当下NLP领域内存在的最大问题。本文将Viterbi算法的词性标注模型、CBOW语言模型及K-Means聚类算法组合,构建一种基于词向量的多义词组合消歧模型(VCK-Vector)。通过词性分布对比、语义相关度任务和聚类效果分析等方法评测模型,最后通过百度AI词向量与模型输出结果进行对比。结果显示基于VCK-vector模型在实际场景运用中是可行的。 展开更多
关键词 自然语言处理 多义词消歧 VCK-vector模型
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基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法 被引量：1
3
作者 王晓艳 王珍珍 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期42-48,共7页
以全文索引为基础的网页搜索引擎检索相关度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法。该方法利用用户对网页与查询词的相关性判断来选择关键词。为了量化用户的相关性判断,提出了单位篇幅停留时间... 以全文索引为基础的网页搜索引擎检索相关度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于查询日志分析的中文网页关键词抽取方法。该方法利用用户对网页与查询词的相关性判断来选择关键词。为了量化用户的相关性判断,提出了单位篇幅停留时间、逆向点击率、排名补偿因子3个指标,并对其进行综合加权。在查询串分词、同义词识别及多义词消歧、关键短语组配方面,也做了特殊处理。实验结果表明:抽取关键词的准确率较高,综合性能也高于TF.IDF和SVM方法。该方法能得到较满意的关键词抽取效果。 展开更多
关键词 查询日志 关键词抽取 关键短语组配 同义词识别 多义词消歧
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融合词义信息的中文短语句法分析 被引量：1
4
作者 耿立飞 李红莲 +1 位作者 吕学强 吴云芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第4期1109-1113,1154,共6页
针对目前融合词义信息的短语句法分析过程中,多义词词义消歧较差的问题,提出一种基于词性消歧的中文短语句法分析方法。首先构建具有词性信息的同义词字典;然后对训练集和测试集中的词语进行词义替换,利用多义词的词性区分其不同的词义... 针对目前融合词义信息的短语句法分析过程中,多义词词义消歧较差的问题,提出一种基于词性消歧的中文短语句法分析方法。首先构建具有词性信息的同义词字典;然后对训练集和测试集中的词语进行词义替换,利用多义词的词性区分其不同的词义。在宾州中文树库(CTB)的实验结果表明,正确率为80.30%,召回率为78.12%,F值为79.19%。相对于没有进行词性消歧的系统,该方法有效提高了短语句法分析的性能。 展开更多
关键词 汉语句法分析 同义词词林 知网 一词多义 词义消歧
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一种基于多义词向量表示的词义消歧方法 被引量：4
5
作者 李国佳 赵莹地 郭鸿奇 《智能计算机与应用》 2018年第4期52-56,共5页
词义消歧是自然语言处理领域的基本任务。在词语词向量表示的基础上,计算获得多义词语上下文窗口的向量表示。利用统计的多义词及词义个数,基于K-means算法聚类文本语料集中多义词的上下文窗口表示,在原始文本语料集中对多义词语根据聚... 词义消歧是自然语言处理领域的基本任务。在词语词向量表示的基础上,计算获得多义词语上下文窗口的向量表示。利用统计的多义词及词义个数,基于K-means算法聚类文本语料集中多义词的上下文窗口表示,在原始文本语料集中对多义词语根据聚类类别进行标记。在标记的文本语料集上,训练获得多义词语每个词义的向量表示。对句子中的多义词语,给出了一种基于多义词向量表示的词义消歧方法,实验结果显示该方法有效可行。 展开更多
关键词 多义词向量表示 K-MEANS 词义消歧
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多义词词典义项可区分度的度量
6
作者 柏晓鹏 《辞书研究》 2020年第4期9-15,47,I0001,共9页
多义词词典义项的可区分度是指,人们根据词典提供的信息在语料中对多义词义项进行辨析的难度。文章探讨如何度量多义词可区分度。以往对这个问题的研究主要使用两种方法:基于义类体系的方法和基于机器学习的词义消歧方法。文章提出利用... 多义词词典义项的可区分度是指,人们根据词典提供的信息在语料中对多义词义项进行辨析的难度。文章探讨如何度量多义词可区分度。以往对这个问题的研究主要使用两种方法:基于义类体系的方法和基于机器学习的词义消歧方法。文章提出利用人工标注词典义项,然后对标注结果计算标注者一致性(inter-annotators agreement)的方法,从而计算多义词义项可区分度。基于对几种方法的讨论和对比,文章发现,通过计算人工标注结果一致性的方法较为有效、直观和省力。文章认为,“多义词词典义项可分区度”是利用人对多义词辨析的结果,对词典义项的评价,并不必然反映词典释义的好坏,它应该被视为一类参考数据,为词典编纂提供指示。 展开更多
关键词 多义词 义项可区分度 标注一致性 词义消歧
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