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基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法
被引量:
2
1
作者
卢志茂
刘挺
李生
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期228-236,共9页
为实现汉语全文词义自动标注,本文采用了一种新的基于无指导机器学习策略的词义标注方法.实验中建立了四个词义排歧模型,并对其测试结果进行了比较.其中实验效果最优的词义排歧模型融合了两种无指导的机器学习策略,并借助依存文法分...
为实现汉语全文词义自动标注,本文采用了一种新的基于无指导机器学习策略的词义标注方法.实验中建立了四个词义排歧模型,并对其测试结果进行了比较.其中实验效果最优的词义排歧模型融合了两种无指导的机器学习策略,并借助依存文法分析手段对上下文特征词进行选择.最终确定的词义标注方法可以使用大规模语料对模型进行训练,较好的解决了数据稀疏问题,并且该方法具有标注正确率高、扩展性能好等优点,适合大规模文本的词义标注工作.
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关键词
词义标注
无指导学习算法
单纯贝叶斯模型
依存文法
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职称材料
基于依存分析和贝叶斯网络的无指导汉语词义消歧
被引量:
3
2
作者
卢志茂
刘挺
+1 位作者
丁江伟
李生
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2004年第2期7-11,共5页
采用基于依存分析改进贝叶斯网络的无指导的机器学习方法对汉语大规模真实文本进行词义消歧实验。该学习算法充分利用依存文法分析确定能够对词语词义构成内在限制的上下文,有效地克服了简单贝叶斯分类器中无关上下文造成的噪声影响。...
采用基于依存分析改进贝叶斯网络的无指导的机器学习方法对汉语大规模真实文本进行词义消歧实验。该学习算法充分利用依存文法分析确定能够对词语词义构成内在限制的上下文,有效地克服了简单贝叶斯分类器中无关上下文造成的噪声影响。实验结果证明基于依存改进的贝叶斯模型在汉语词义消歧上表现良好,开放测试正确率可达86.27%。
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关键词
词义消歧
自然语言处理
无指导学习算法
依存文法分析
简单贝叶斯网络
汉语
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职称材料
一个全文词义自动标注系统的实现
被引量:
3
3
作者
刘挺
卢志茂
李生
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期1603-1605,1649,共4页
为研究在给定上下文中如何确定多义词的词义,介绍了一种无指导的词义消歧技术和一个汉语全文词义标注系统的设计实现过程.该系统基于贝叶斯模型,使用大规模语料进行训练,较好地解决了知识获取中数据稀疏的问题.该系统具有标注正确率高...
为研究在给定上下文中如何确定多义词的词义,介绍了一种无指导的词义消歧技术和一个汉语全文词义标注系统的设计实现过程.该系统基于贝叶斯模型,使用大规模语料进行训练,较好地解决了知识获取中数据稀疏的问题.该系统具有标注正确率高和运行速度快等特点,适合大规模文本的词义标注工作.
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关键词
词义
梢歧
自然语言处理
无指导学习算法
贝叶斯模型
依存文法
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职称材料
题名
基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法
被引量:
2
1
作者
卢志茂
刘挺
李生
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期228-236,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(60435020)国家自然科学基金项目(60575042
60573072)资助~~
文摘
为实现汉语全文词义自动标注,本文采用了一种新的基于无指导机器学习策略的词义标注方法.实验中建立了四个词义排歧模型,并对其测试结果进行了比较.其中实验效果最优的词义排歧模型融合了两种无指导的机器学习策略,并借助依存文法分析手段对上下文特征词进行选择.最终确定的词义标注方法可以使用大规模语料对模型进行训练,较好的解决了数据稀疏问题,并且该方法具有标注正确率高、扩展性能好等优点,适合大规模文本的词义标注工作.
关键词
词义标注
无指导学习算法
单纯贝叶斯模型
依存文法
Keywords
Sense tagging, unsupervised learning algorithm, naive Bayesian model, dependency grammar
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于依存分析和贝叶斯网络的无指导汉语词义消歧
被引量:
3
2
作者
卢志茂
刘挺
丁江伟
李生
机构
哈尔滨工业大学信息检索研究室
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2004年第2期7-11,共5页
文摘
采用基于依存分析改进贝叶斯网络的无指导的机器学习方法对汉语大规模真实文本进行词义消歧实验。该学习算法充分利用依存文法分析确定能够对词语词义构成内在限制的上下文,有效地克服了简单贝叶斯分类器中无关上下文造成的噪声影响。实验结果证明基于依存改进的贝叶斯模型在汉语词义消歧上表现良好,开放测试正确率可达86.27%。
关键词
词义消歧
自然语言处理
无指导学习算法
依存文法分析
简单贝叶斯网络
汉语
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一个全文词义自动标注系统的实现
被引量:
3
3
作者
刘挺
卢志茂
李生
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第12期1603-1605,1649,共4页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(60435020)
文摘
为研究在给定上下文中如何确定多义词的词义,介绍了一种无指导的词义消歧技术和一个汉语全文词义标注系统的设计实现过程.该系统基于贝叶斯模型,使用大规模语料进行训练,较好地解决了知识获取中数据稀疏的问题.该系统具有标注正确率高和运行速度快等特点,适合大规模文本的词义标注工作.
关键词
词义
梢歧
自然语言处理
无指导学习算法
贝叶斯模型
依存文法
Keywords
word sense disambiguation
natural language processing
unsupervised learning algorithm
Nave-Bayesian Model
dependency grammar
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法
卢志茂
刘挺
李生
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2006
2
下载PDF
职称材料
2
基于依存分析和贝叶斯网络的无指导汉语词义消歧
卢志茂
刘挺
丁江伟
李生
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2004
3
下载PDF
职称材料
3
一个全文词义自动标注系统的实现
刘挺
卢志茂
李生
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
下载PDF
职称材料
已选择
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