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基于知网的汉语词义消歧研究

孙继明  
【摘要】: 词义消歧一直是自然语言处理中的重点和难点问题。它广泛应用于包括信息检索、机器翻译、文本分类和自动文摘等在内的许多自然语言处理系统。现阶段,很多词义消歧的研究大多采用规模较小有代表性的歧义词作为研究与测试对象,在实际应用中有一定的局限性。本文则针对真实的应用情况,对大规模文本进行词义消歧的研究。 本篇论文首先介绍了词义消歧的定义、历史、研究现状和发展趋势,然后着重分析了现有词义消歧算法,并对每一种算法的特点和优劣进行了研究和比较,最后提出了一种基于《知网》的简单有效的汉语词义消歧方法,并对这种方法的可行性、系统流程、特点及后续工作等,逐一进行了较为深入研究和详尽的分析。 该方法概述如下:文本在经过预处理后,按照一定规则提取出关键词,对有歧义的关键词,根据其词性和上下文对其进行概念消歧,概念消歧首先根据关键词所表示的概念在《知网》中的定义,把概念分解为义原;然后充分利用依存文法分析,从句子的内部结构,寻找词语之间支配与被支配的关系,从而确定对词语语义构成内在限制的关联词语;最后借助《知网》系统的实体关系,并结合与歧义词语相关联词语的义项,计算出歧义词中各个义项权重,进而根据义项权重大小来判断歧义词的词义。 实验表明,该汉语词义消歧方法对于通常词汇具有较好的准确率,简单易行,计算时间也相对较短。 总之,词义消歧虽然已经研究了很长一段时间,但与理想的消歧目标还有很大的距离。由于词义消歧自身的特点,消歧处理的正确率一直不太理想,无法和词性标注等其它文本处理的正确率处于同一水平。因此,如何进一步改善词义消歧处理的效果,将是我们在词义消歧领域继续进行研究的动力和目标。


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