【摘 要】
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针对词义归纳如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系的问题,提出一个基于超图的词义归纳模型。首先,采用基于词汇链的方法发现目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后,
【机 构】
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武汉大学计算机学院,湖北科技学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目资助（61133012,61373108）, 国家社会科学基金重点项目资助（11＆ZD189）
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针对词义归纳如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系的问题,提出一个基于超图的词义归纳模型。首先,采用基于词汇链的方法发现目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后,用上下文实例表示结点,用词汇链发现超边来构建超图;最后,使用一个基于最大密度超图谱聚类算法发现词义。实验基于Semeval-2013 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级2个指标上分别提升了5.6%和6.4%。
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