一种基于扩展概念图的词义识别算法

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。

数据采掘与知识发现综述

来自应用、社会、经济等各方面的迫切需求,以及不断升温的研究兴趣,使知识发现和数据采掘成为目前一个不断发展的领域。本文介绍了知识发现和数据采掘技术的产生背景、基本任务、方法及其应用,同时还简要介绍了目前已有的成熟的KDD系统及其将来的发展。