一个全文词义自动标注系统的实现

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.

基于无指导机器学习的全文词义自动标注方法

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．