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统计学习方法在语义消歧中的应用研究
引用本文:刘莉,谈文蓉.统计学习方法在语义消歧中的应用研究[J].西南民族学院学报(自然科学版),2007,33(1):193-196.
作者姓名:刘莉  谈文蓉
作者单位:[1]西南民族大学计算机科学与技术学院 [2]西南民族大学计算机科学与技术学院 成都
摘    要:语义歧义大量存在于自然语言中,其排歧成功率是衡量机器翻译、信息检索、文本分类等自然语言处理软件性能的重要指标.对语义消歧这一自然语言理解领域的难点技术问题进行了探讨,分析了统计学习方法在语义消歧中的应用,阐述了统计语义消歧的有关技术,并给出一个基于贝叶斯与机读词典的语义消歧实例,取得了较高的语义消歧成功率.

关 键 词:歧义  自然语言理解  语义消歧  统计学习方法  语料库
文章编号:1003-2843(2007)01-0193-04
修稿时间:2006年10月8日

Application of statistical learning methods in the senmantic disambiguation
LIU Li,TAN Wen-rong.Application of statistical learning methods in the senmantic disambiguation[J].Journal of Southwest Nationalities College(Natural Science Edition),2007,33(1):193-196.
Authors:LIU Li  TAN Wen-rong
Abstract:The senmantic ambiguity widly exists in natural language.The accuracy rate of sense ambiguation is the most important target of a software in the fields of machine translation,information search and text classification.In this paper we probe into the techniques of senmantic disambiguation,which is the most difficult problem in the natural language understanding field.We analyse the application of statistical learning methods in the senmantic disambigution and expatiate the correlative technologies.Finally we give an example of senamantic disambiguation based on the bayes and machine readable dictionary which have a high accuracy rate.
Keywords:ambiguity  natural language understanding  senmantic disambigution  statistical learning method  corpus
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