中文信息学报
中文信息學報
중문신식학보
JOURNAL OF CHINESE INFORMAITON PROCESSING
2014年
1期
19-25
,共7页
数据稀疏%模型优化%有监督模型%语言模型%参数估计
數據稀疏%模型優化%有鑑督模型%語言模型%參數估計
수거희소%모형우화%유감독모형%어언모형%삼수고계
data sparseness%model optimization%supervised model%language model%parameter estimation
词义消歧是自然语言领域中重要的研究课题之一.目前,有监督词义消歧方法已经是解决该问题的有效手段.但是,由于缺乏大规模的训练语料,有监督方法还不能取得满意的效果.该文提出一种基于语言模型的词义消歧优化模型,该模型采用语言模型优化传统的有监督消歧模型,充分利用有监督和语言模型两种模型的消歧优势,共同推导歧义词的词义.该模型可以在训练语料不足的情况下,有效的提高词义消歧效果.在真实数据上表明,该方法的消歧性能超过了参加SemEval-2007:task#5评测任务的最好的有监督词义消歧系统.
詞義消歧是自然語言領域中重要的研究課題之一.目前,有鑑督詞義消歧方法已經是解決該問題的有效手段.但是,由于缺乏大規模的訓練語料,有鑑督方法還不能取得滿意的效果.該文提齣一種基于語言模型的詞義消歧優化模型,該模型採用語言模型優化傳統的有鑑督消歧模型,充分利用有鑑督和語言模型兩種模型的消歧優勢,共同推導歧義詞的詞義.該模型可以在訓練語料不足的情況下,有效的提高詞義消歧效果.在真實數據上錶明,該方法的消歧性能超過瞭參加SemEval-2007:task#5評測任務的最好的有鑑督詞義消歧繫統.
사의소기시자연어언영역중중요적연구과제지일.목전,유감독사의소기방법이경시해결해문제적유효수단.단시,유우결핍대규모적훈련어료,유감독방법환불능취득만의적효과.해문제출일충기우어언모형적사의소기우화모형,해모형채용어언모형우화전통적유감독소기모형,충분이용유감독화어언모형량충모형적소기우세,공동추도기의사적사의.해모형가이재훈련어료불족적정황하,유효적제고사의소기효과.재진실수거상표명,해방법적소기성능초과료삼가SemEval-2007:task#5평측임무적최호적유감독사의소기계통.
