基于领域知识的图模型词义消歧方法

【摘要】对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Wordsensedisambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.
【作者】鹿文鹏；黄河燕；吴昊；
【机构】北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心；齐鲁工业大学理学院；
【关键词】词义消歧；领域知识；图模型；词义领域；文本领域；

【参考文献】
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