【摘 要】
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词义消歧一直是自然语言理解中的一个关键问题,该问题解决的好坏直接影响到自然语言处理中诸多问题的解决.现在大部分的词义消歧方法都是在分词的基础上做的.借鉴前人的向量空间模型运用统计的方法,本文提出了不用直接分词而在术语抽取的基础上做消歧工作.在义项矩阵的计算中,采用改进的tf.idf.ig方法.在8个汉语高频多义次的测试中取得了平均准确率为84.52﹪的较好的效果,验证了该方法的有效性.
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系(武汉) 中国船舶工业709研究所(武汉)
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词义消歧一直是自然语言理解中的一个关键问题,该问题解决的好坏直接影响到自然语言处理中诸多问题的解决.现在大部分的词义消歧方法都是在分词的基础上做的.借鉴前人的向量空间模型运用统计的方法,本文提出了不用直接分词而在术语抽取的基础上做消歧工作.在义项矩阵的计算中,采用改进的tf.idf.ig方法.在8个汉语高频多义次的测试中取得了平均准确率为84.52﹪的较好的效果,验证了该方法的有效性.
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