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基于节点词全句共现的动态词义消歧研究
1
作者
闫亚亚
邢红兵
《语言科学》
北大核心
2024年第4期354-364,共11页
文章根据词义消歧即将词义回归语境这一特性,提出了一种基于节点词全句共现的动态词义消歧方法。该方法首先以全句为窗口限定节点词的使用语境,其次使用互信息(MI)、卡方检验(χ^(2)检验)和相对词序比(RRWR)等统计方法抽取节点词的语义...
文章根据词义消歧即将词义回归语境这一特性,提出了一种基于节点词全句共现的动态词义消歧方法。该方法首先以全句为窗口限定节点词的使用语境,其次使用互信息(MI)、卡方检验(χ^(2)检验)和相对词序比(RRWR)等统计方法抽取节点词的语义相关词,并参照《同义词词林》构建相关词语义范畴库,最后以共现频数作为加权系数,依靠单义词语义聚类分布率对中低频共现多义词进行消歧。采用该方法对与“美丽”共现的1030个小于7义类的多义词进行消歧的测试试验中取得了85.2%的正确率。
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关键词
节点词
全句共现
词义消歧
语义聚类
无指导学习
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题名
基于节点词全句共现的动态词义消歧研究
1
作者
闫亚亚
邢红兵
机构
暨南大学华文学院
北京语言大学国际学生教育政策与评价研究院
出处
《语言科学》
北大核心
2024年第4期354-364,共11页
基金
国家自然科学基金项目(32271091)
教育部中外语言合作交流中心2022年国际中文教育研究课题青年项目(22YH69D)阶段性成果。
文摘
文章根据词义消歧即将词义回归语境这一特性,提出了一种基于节点词全句共现的动态词义消歧方法。该方法首先以全句为窗口限定节点词的使用语境,其次使用互信息(MI)、卡方检验(χ^(2)检验)和相对词序比(RRWR)等统计方法抽取节点词的语义相关词,并参照《同义词词林》构建相关词语义范畴库,最后以共现频数作为加权系数,依靠单义词语义聚类分布率对中低频共现多义词进行消歧。采用该方法对与“美丽”共现的1030个小于7义类的多义词进行消歧的测试试验中取得了85.2%的正确率。
关键词
节点词
全句共现
词义消歧
语义聚类
无指导学习
Keywords
node word
whole sentence co-occurrence
word sense disambiguation
semantic clustering
unsupervised learning
分类号
H08 [语言文字—语言学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于节点词全句共现的动态词义消歧研究
闫亚亚
邢红兵
《语言科学》
北大核心
2024
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