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题名引入词性标记的基于语境相似度的词义消歧
被引量:6
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作者
孟禹光
周俏丽
张桂平
蔡东风
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机构
沈阳航空航天大学人机智能中心
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期9-18,共10页
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基金
教育部人文社会科学研究规划基金(18YJA870020)
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文摘
目前的语境向量模型在对语义空间建模的时候,没有考虑到同一个词的不同词性具有不同的含义,将它们看作同一个点进行建模,导致得到的语境向量质量不高,使用这种语境向量计算语境相似度效果不好。针对该类问题,提出了一种加入词性特征的语境向量模型,加入词性后,可以将原本用语义空间中一个点表示的几个语义区分出来,得到质量更好的语境向量和语境相似度,进而得到更好的消歧效果。实验结果表明,这种建模方式可以有效区分不同词性的语义,在2004年的Senseval-3测试集上进行测试,准确率达到了75.3%,并在SemEval-13和SemEval-15公开测试集上进行了测试,消歧效果相比未引入词性特征的模型均得到了提升。
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关键词
语境向量
语境相似度
词义消歧
词性特征
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Keywords
context vector
context similarity
word sense disambiguation
part of speech features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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