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一个基于超图的词义归纳模型
被引量:
5
1
作者
钱涛
姬东鸿
戴文华
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期152-157,共6页
针对词义归纳如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系的问题,提出一个基于超图的词义归纳模型。首先,采用基于词汇链的方法发现目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后,用上下文实例表示结点,用词汇链发现超边来构建超图;最后,使...
针对词义归纳如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系的问题,提出一个基于超图的词义归纳模型。首先,采用基于词汇链的方法发现目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后,用上下文实例表示结点,用词汇链发现超边来构建超图;最后,使用一个基于最大密度超图谱聚类算法发现词义。实验基于Semeval-2013 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级2个指标上分别提升了5.6%和6.4%。
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关键词
词义归纳
超图
高阶语义关系
下载PDF
职称材料
题名
一个基于超图的词义归纳模型
被引量:
5
1
作者
钱涛
姬东鸿
戴文华
机构
武汉大学计算机学院
湖北科技学院计算机科学与技术学院
出处
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期152-157,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目资助(61133012
61373108)
国家社会科学基金重点项目资助(11&ZD189)
文摘
针对词义归纳如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系的问题,提出一个基于超图的词义归纳模型。首先,采用基于词汇链的方法发现目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后,用上下文实例表示结点,用词汇链发现超边来构建超图;最后,使用一个基于最大密度超图谱聚类算法发现词义。实验基于Semeval-2013 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级2个指标上分别提升了5.6%和6.4%。
关键词
词义归纳
超图
高阶语义关系
Keywords
word sense induction
hypergraph
higher-order semantic relatedness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个基于超图的词义归纳模型
钱涛
姬东鸿
戴文华
《四川大学学报(工程科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
下载PDF
职称材料
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