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摘要:
针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据WordNet获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在SemEval 2007的Task#7粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.
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文献信息
篇名 基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 词义消歧 依存句法分析 知识获取 依存适配度
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 2300-2311
页数 12页 分类号 TP391
字数 10076字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2013.04373
五维指标
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北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心 30 311 13.0 16.0
2 鹿文鹏 北京理工大学计算机学院北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心 4 63 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
词义消歧
依存句法分析
知识获取
依存适配度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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