利用BP神经网络的中文词义消歧模型

• 作者: 何婷婷 谢芳
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 词义消歧 基于统计 BP神经网络 语料库
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 470-474
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1190.2005.04.014

摘要

词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节. 本文介绍了一种基于BP神经网络和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了BP神经网络原理;对使用这种混合人工智能的消歧模型的可能性和优越性进行了讨论;通过试验发现实际和预测结果的误差并不随着试验迭代次数而递减,而是实际误差随着次数的增加在零的附近呈现波动状态,即使用很少的迭代次数也可以得到比较好的结果.由此得出, BP神经网络预测模型在词义消歧的中具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何婷婷	华中师范大学计算机科学系	71	1176	21.0	32.0
2	谢芳	华中师范大学计算机科学系	3	15	2.0	3.0