基于语境计算模型的汉语词义消歧

提出利用相对词频(Relative Word Frequency,RWF)来评估词语之间搭配强度。基于相对词频,提出语境计算模型,用于对汉语文本词义进行消歧。选择3个常用多义词进行试验,结果验证了该方法的有效性。     

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     

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.     

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.     

基于话题分布相似度的无监督评论词消歧方法

基于话题信息、词的位置关系和互信息等特征, 提出一种无监督的跨语言词义消歧算法。该算法仅利用在线词典和web搜索引擎, 通过上下文信息选择评论句中多义评论词的词义。实验结果表明, 所提出的词义消歧算法具有较高准确率, 对于具有较多候选词义的评论词仍能表现出较好的性能。     

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。     

采用Seq2Seq模型的非受限词义消歧方法

词义消歧在中文自然语言处理中有着重要作用,基于传统机器学习的方法存在准确度不高,需要人工提取文本特征的缺点;基于深度学习的方法不适于词义歧义较多的情况。该文提出采用Seq2Seq模型的非受限词义消歧方法,输入词上下文序列,经过编码器编码得到潜在语义向量,再经过解码器解码输出词义序列,适用于所有词义歧义情况。最后,在SemEval-2007 Task#5任务中进行测试,测试结果表明,该文提出的方法比其他7种方法中的最优方法消歧准确率提高了11.48%。     

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.     

CiLin Expansion and Its Application to Word Sense Disambiguation

40000 new entries are added to CiLin in knowledge engineering. Statistics are presented about the sense ambiguity of Chinese words in CiLin. An automatic solution is proposed for the problem of Chinese sense disambiguation, which utilizes the heuristics of part-of-speech tagging and Naive Bayesy classification based on a partially disambiguated corpus.     

机器翻译中词义的常识排歧

提出了一种机器翻译中多义词词义排歧的新方法.首先对翻译过程中多义词的词义选择是否符合常识给出了一条形式化的标准,然后将人们在翻译过程中排歧时所进行的逻辑推理归结为一种机械的集合运算,使之易于机器操作.在此基础上建立了义项多元组的概念,利用此多元组引入词义的语境相关限制信息,以改进现有电子词典,使之更加利于排歧.并从方向上指明了这种词典知识获取的途径.     

一种基于 Hownet 的词向量表示方法

针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。     

基于短语匹配的中文分词消歧方法

在短语结构文法的基础上,提出一种基于局部单一短语匹配和语义规则相结合的消歧方法.通过增加短语间的右嵌套规则和采用有限自动机的实现方式,解决了短语规则中存在冗余项的问题,提高了短语匹配效率和歧义消除类型的针对性.实验结果表明,该消歧方法的平均消歧率约为98%,优于一般未考虑词语间语法和语义消歧模型的处理效果.