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基于VCK-vector模型的词义消歧方法
被引量：
1
1
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。
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关键词
自然语言处理
多义词消歧
vck
-
vector
模型
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职称材料
题名
基于VCK-vector模型的词义消歧方法
被引量：
1
1
作者
戴洪涛
侯开虎
周洲
肖灵云
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《软件》
2020年第2期134-140,共7页
文摘
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。
关键词
自然语言处理
多义词消歧
vck
-
vector
模型
Keywords
Natural language processing
Polysemy disambiguation
vck
-
vector
model
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VCK-vector模型的词义消歧方法
戴洪涛
侯开虎
周洲
肖灵云
《软件》
2020
1
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