基于AdaBoost.MH算法的汉语多义词消歧

• 作者: 刘风成 姜鹏 黄德根
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 自然语言处理 词义消歧 AdaBoost.MH算法 多知识源
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 6-13
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.03.002

摘要

本文提出一种基于AdaBoost.MH算法的有指导的汉语多义词消歧方法,该方法利用AdaBoost.MH算法对决策树产生的弱规则进行加强,经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的分类规则;并给出了一种简单的终止算法中迭代的方法;为获取多义词上下文中的知识源,在采用传统的词性标注和局部搭配序列等知识源的基础上,引入了一种新的知识源,即语义范畴,提高了算法的学习效率和排歧的正确率.通过对6个典型多义词和SENSEVAL3中文语料中20个多义词的词义消歧实验,AdaBoost.MH算法获得了较高的开放测试正确率(85.75%).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德根	大连理工大学计算机科学与技术系	70	1191	19.0	33.0
2	刘风成	大连理工大学计算机科学与技术系	1	17	1.0	1.0
3	姜鹏	大连理工大学计算机科学与技术系	2	31	2.0	2.0