基于WordNet的无导词义消歧方法

• 作者: 孔繁胜 潘俊 王瑞琴
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 词义消歧 WordNet知识库 结构化语义关系
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 732-737
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.04.019

摘要

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源(包括:词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等)描述歧义词的词义信息,生成词义的"代表词汇集"和"领域代表词汇集",结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval-3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93%的消歧结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞琴		5	46	2.0	5.0
2	孔繁胜		56	825	14.0	27.0
3	潘俊		4	22	2.0	4.0