【摘 要】
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基于统计的词义消歧模型的一个关键问题是如何自动从语料库中获取指示词,虽然通过学习初始搭配实例能够在语料库中获取更多的搭配知识,但人工获取质量较好的初始搭配是比较困
【机 构】
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华中师范大学,新加坡国家科技局信息科学研究院,华中师范大学
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家语委语言文字应用研究科研规划项目
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基于统计的词义消歧模型的一个关键问题是如何自动从语料库中获取指示词,虽然通过学习初始搭配实例能够在语料库中获取更多的搭配知识,但人工获取质量较好的初始搭配是比较困难的,并且无法保证有效的扩大搭配知识.针对该问题,提出了通过机器学习初始搭配实例获取最优种子,再由最优种子扩增更多指示词,最后利用这些指示词实现具有多个义项的多义词消歧.采用该方法对8个多义词进行消歧的测试实验中取得了87.7%的平均正确率.
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