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。     

基于人物相关社区的重名消解研究

由于人的重名现象,人名检索的结果往往是同名的不同人物实体相关网页的混合。重名消解是根据上下文来区分同名的不同人物实体的过程。本文提出了基于相关社区的重名消解方法,采用改进的Espresso算法进行相关社区发现。将每个网页发现的社区应用到两阶段重名消解算法中,并且在WePS-2测试集上进行试验。实验结果表明了该方法的有效性。     

A Computational Model of Concept Generalization in Cross-Modal Reference

Cross-modal interactions between visual understanding and linguistic processing substantially contribute to the remarkable robustness of human language processing.We argue that the formation of cross-modal referential links is a prerequisite for the occurrence of cross-modal interactions between vision and language.In this paper we examine a computational model for a cross-modal reference formation with respect to its robustness against conceptual underspecification in the visual modality.This investigation is motivated by the fact that natural systems are well capable of establishing a cross-modal reference between modalities with different degrees of conceptual specification.In the investigated model,conceptually underspecified context information continues to drive the syntactic disambiguation of verb-centered syntactic ambiguities as long as the visual context contains the situation arity information of the visual scene.     

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.     

一种采用基于语境松弛算法的汉语分词排歧方法

词切分是像汉语这类非拉丁语言的一个特有问题，并且由于汉语组词中普遍存在着岐义性和语境依赖性，这一问题也是一个尚未得到彻底解决的难题。本文通过仔细分析汉语分词岐义的规律，将追求整体最优效果的松驰算法引入到汉语自动分词的排岐研究中。借助于语词之间搭配关系等上下文约束条件以及词频、字频等统计数据，构造了一种汉语分词排岐的新方法。实验结果表明，这种方法在切分精度和切分速度上都取得了较好的效果，为解决汉语自动分词难题提供了一种新途径。     

基于连接文法的双语E-Chunk获取方法

提出了一种面向机器翻译领域的扩展Chunk概念·EChunk是在Chunk概念基础上基于语义惟一性的一种扩展形式,其具体形态表现为具有无歧义性、复现性、可嵌套性、内部结构句法自足性的无歧义机器可翻译单元·讨论了使用连接文法的连接因子进行英语EChunk的识别技术和双语EChunk获取方法·双语EChunk库的建立必将为基于Chunk的机器翻译技术提供极大的支持·     

词义自动消歧概率模型

提出了一种词义自动消歧概率模型·在词义自动消歧实验中,分析了高频率词义、指示词、特定领域、固定搭配和固定用法信息对名词和动词词义消歧的影响·目前该词义自动消歧系统已经应用于基于词层的英汉机器翻译系统(汽车配件专业领域)中,有效地提高了翻译性能     

基于规则的机器翻译技术综述

回顾基于规则的机器翻译中的文本处理、文本分析、词典构成、词典查询和语义排歧技术,指出基于规则的机器翻译因为词义选择、层次切分、特殊句型结构等固有难题难以圆满解决,只有发展新的翻译技术,才能使机器翻译质量达到实用水平.     

基于语义的语句相似度计算研究

在对常用的语句相似度计算进行研究的基础上,指出了这些方法存在的不足.为了满足实际应用的需要,基于语句的语义和组成句子的词语在句子中重要性程度,设计出了具有较高准确率的相似度计算方法,通过实验,证明了这种方法的有效性.     

量词与相关成分的制约关系在汉语短语排歧中的应用

量词和含量短语的分析排岐是汉语文本自动分析中的难点之一。本文总结了量词与名词、数词、形容词在语法和语义上的相互制约关系，并说明了如何将这些制约关系应用于相关短语的词义排岐和结构排岐。实验表明其排岐效果是令人满意人。