一种基于上下文规则的词义消歧算法

针对一词多义现象, 提出一种基于上下文规则的词义消歧算法(CR-WSD), 该算法以定义消歧规则的方式确定多义词在文本中的具体含义, 利用WordNet中知识结构和上下文关系进行语义选择, 完成词义消歧. 用Senseval 3中的全文作为测试集, 实验结果表明该算法能有效地实现词义消歧.     

基于地理关联度和证据理论的地名消歧方法研究

针对目前地名消歧方法普遍缺乏理论基础和统一形式化方法的现状,以地理学第一定律为理论基础,使用地理关联度形式化地理实体之间的邻近性。在此基础上,提出基于证据理论的地名消歧计算模型,用于表示与合成上下文中共现的地名证据。该模型模拟人类阅读和理解文本中时空语义的认知过程,并为地名消歧处理提供一个统一的易扩展的形式化框架。最后,给出本文地名消歧方法的实现算法及其实验评估。结果显示,算法综合性能指标F1达到89.60%,取得较好的实验效果。     

融合词义消歧的汉语句法分析方法研究

将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的 一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词 将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能将句法分析与词义消歧相结合, 根据层次化语义知识的句法分析框架, 在句法分析训练过程中, 利用句法结构信息对文法模型进行调整, 解决了引入语义时所面对的歧义问题, 构建一种句法分析和词义消歧的一体化方法。实验表明, 在句法分析过程中进行词义消歧处理, 使句法分析的性能显著提升, 同时也获得词义消歧能力。     

基于隐特征提取和CRF模型的中文词义消歧

传统的中文词义消歧方法是通过观察文本的上下文信息、词性等显性特征建立消歧模型,本文通过对歧义产生原因进行深入的分析,发现词语之间隐含的语法结构、语义信息等也会导致歧义的产生,可以考虑将这些信息加入消歧模型进行消歧。由于《知网》知识库中对词语之间的搭配信息进行了总结,本文借助《知网》提取训练语料库所获取的词语搭配信息的隐性语义特征,结合显性的上下文特征,采用条件随机场的方法进行词义消歧。最后,通过实验进行词义消歧和效果验证,结果表明：本文采用的方法与传统的条件随机场消歧相比,词义消歧的准确率得到了提高。     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。     

基于语义相关度计算的汉语词义消歧方法研究

词义消歧(WSD)一直是自然语言处理(NLP)研究的重点和难点之一.本文以语义资源-《知网》为基础,从语义角度出发,抽取《知网》中义原之间的多种复杂关系,结合词性、词语组合等信息,提出一种基于相关度计算的汉语词义消歧方法.实验结果表明,该方法对于处理汉语WSD是有效的.     

一种基于词语搭配的语义消歧方法

提出一种利用规则与统计相结合的方法用于英汉机译系统中以消解语义级歧义 ,建立了一种根据单词之间的词语搭配关系以消除歧义的模型。该模型利用英汉双语语料选择合理的词组语义 ,对有歧义的单词作出标注。在此基础上给出了语义消歧的学习算法 ,并建立了一套有效的提高召回率的消歧算法。算法在英汉机译系统中的实际应用使正确率提高了约 10 % ,效果显著。     

基于深层特征抽取的日文词义消歧系统

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善.     

基于义原关系的多策略汉语词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的重点和难点问题.提出了一种基于知网中义原关系的多策略词义消歧方法.该方法利用知网中义原同最基本和最重要的部件-整体和属性-宿主关系进行词义消歧,并辅以基于值一属性关系、中文信息结构和语义相关度的消歧方法.在SENSEVAL-3汉语词义消歧任务测试文本上的实验表明,该方法与官方结果相比,具有较好的计算性能.     

基于扩展语义特征机器学习消歧的基因提及标准化

提出了一种基于扩展语义向量的特征表示方法,利用机器学习的方法来解决基因提及标准化中的消歧问题。首先应用高性能的命名实体识别系统识别文献中的基因提及;其次采用不同的搜索策略生成候选结果;再次以扩展语义信息作为特征用机器学习的方法进行消歧;最后利用Wikipedia构建后过滤器对候选结果进行过滤处理。在BioCreative Ⅱ GN任务测试集上的试验表明,该方法的F值达到了83.2%。