基于异构关系网络图的词义消歧研究

• 作者: 杨陟卓 黄河燕
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 多类型知识 异构关系网络图 PageRank 参数估计 模拟退火
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 信息处理
• 页码范围: 437-444
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7839字
• 语种: 中文

摘要

传统的基于知识库的词义消歧方法采用同一种类型知识(语义或共现关系)进行消歧,忽略了不同类型知识之间的互补作用.针对此问题,在传统的网络图词义消歧模型基础上,通过模型重构和对比实验,提出了一种基于异构关系网络图的词义消歧模型.该模型能够把多种类型的词义消歧知识有机融合到同一个网络图中,充分利用了多种知识协同消歧的优势.同时设计并实现了一种基于模拟退火的自动估计各种知识类型关系权重的方法,以最优化各种知识对消歧效果的影响.该方法是一种无监督的词义消歧方法,可以有效克服数据稀疏及知识获取瓶颈等问题.在SemEval-2007上的测试结果表明,该方法的消歧性能优于基线方法和目前参加该项评测的最好系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄河燕	北京理工大学计算机学院	30	311	13.0	16.0
2	杨陟卓	北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心	2	38	2.0	2.0