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摘要:
在自然语言处理中,知识的自动获取一直是一个核心问题.但如何实现知识的自动获取呢?该文在基于实例的学习方法(Example-Based Learning,简称EBL)的基础上,提出了一种基于聚类的汉语多义词知识的自动获取方法.实验结果证明,用该方法获得的知识对汉语的词义排歧是有效的.
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文献信息
篇名 一种基于聚类的汉语词语知识的获取方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 聚类算法 基于实例学习 知识获取 多义词 上下文
年,卷(期) 2003,(15) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 95-98
页数 4页 分类号 TP391
字数 5387字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.15.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨尔弘 山西大学计算机科学系 19 247 7.0 15.0
2 李盛 山西大学计算机科学系 2 24 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类算法
基于实例学习
知识获取
多义词
上下文
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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