基于领域知识和词向量的词义消歧方法

• 作者: 李素建 李芸 杨安
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 词义消歧 词向量模型 领域知识
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专题报道:自然语言理解与智能应用
• 页码范围: 204-210
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 8180字
• 语种: 中文

摘要

利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法.以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性.通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域的文本消歧任务中加以应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨安	北京大学计算语言学教育部重点实验室	7	26	3.0	5.0
2	李素建	北京大学计算语言学教育部重点实验室	16	451	6.0	16.0
4	李芸	中国社会科学院语言研究所	9	51	4.0	7.0