| 基于WordNet的无导词义消歧方法 |
| |
| 引用本文： | 王瑞琴,孔繁胜,潘俊.基于WordNet的无导词义消歧方法[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2010,44(4):732-737. |
| |
| 作者姓名： | 王瑞琴 孔繁胜 潘俊 |
| |
| 作者单位： | 浙江大学人工智能研究所;温州大学计算机科学与工程学院; |
| |
| 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.
|
| 关 键 词： | 词义消歧 WordNet知识库 结构化语义关系 |
Unsupervised word sense disambiguation based on WordNet |
| |
| WANG Rui-qin,KONG Fan-sheng,PAN Jun.Unsupervised word sense disambiguation based on WordNet[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science),2010,44(4):732-737. |
| |
| Authors: | WANG Rui-qin KONG Fan-sheng PAN Jun |
| |
| Affiliation: | 1. Institute of Artificial Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;
2. School of Computer Science and Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | word sense disambiguation WordNet ontology structured semantic relation |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《浙江大学学报(自然科学版 )》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《浙江大学学报(自然科学版 )》下载全文 |
