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一种基于扩展概念图的词义识别算法
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作者 李虹 李磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第7期171-174,共4页
本文提出了一种基于扩展概念图的词义识别算法。该算法通过搜索概念图,寻找待识别词的两两词义之间的祖先分叉点和分叉路径,从而找到词义之间的相对差异路径,即决定路径。结合上下文词语的出现频率,该算法可以计算出上下文词语对各决定... 本文提出了一种基于扩展概念图的词义识别算法。该算法通过搜索概念图,寻找待识别词的两两词义之间的祖先分叉点和分叉路径,从而找到词义之间的相对差异路径,即决定路径。结合上下文词语的出现频率,该算法可以计算出上下文词语对各决定路径的支持度。而词义之间的相对决定路径的支持度的差别,正好反映了词义对待识别词的相对适合程度。本文提出的算法就是通过计算和比较这种差别,最终选出最适合待识别词的词义。为了对所提出的算法进行评估和比较,我们借助WordNet 1.6和SemCor进行测试。测试结果表明,该算法具有较高的词义识别效率和准确度。 展开更多
关键词 词义识别 概念图 最大祖先决定 决定路径 WORDNET SemCor 算法
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