摘要
在自然语言处理中,知识的自动获取一直是一个核心问题。但如何实现知识的自动获取呢?该文在基于实例的学习方法(Example-BasedLearning,简称EBL)的基础上,提出了一种基于聚类的汉语多义词知识的自动获取方法。实验结果证明,用该方法获得的知识对汉语的词义排歧是有效的。
Automatic acquisition of knowledge is always one of the greatest problem in NLP(natural language process).But how to achieve it?Based on EBL,this paper presents a method for automatic acquisition of knowledge about Chinese ambiguous words based on clustering algorithm.The experiment result proves that the knowledge acquired is effective in tasks of WSD(word sense disambiguation).
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第15期95-98,共4页
Computer Engineering and Applications
基金
山西省青年基金项目支持(编号:20001017)
关键词
聚类算法
基于实例学习
知识获取
多义词
上下文
Clustering algorithm,Example Based Learning(EBL),Acquisition of knowledge,Ambiguous words,Context
