利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

• 作者: 刘鹏远 赵铁军
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 词义消歧 无指导译文消歧 语言模型 Web挖掘 知识获取
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1292-1300
• 页数: 9页
• 分类号: TP39L
• 字数: 7666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2009.03367

摘要

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出-种基于wleb利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中丈歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策,在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexieal Sample Task测试集上的测试表明,该方法的Rmar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	123	1278	19.0	32.0
2	刘鹏远	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	5	47	3.0	5.0