基于语境计算模型的汉语词义消歧.pdf
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广西师范大学学报:自然科学版
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基于HowNet的图模型词义消歧方法引言在自然语言处理领域中,词义消歧是一项重要的任务。一组语言符号可以有不同的词义,而在不同的语境下,这些符号的含义可能会发生变化。因此,准确地确定词语在特定语境中的意义很重要,这样才可以正确地理解文本。词义消歧技术可以帮助我们自动确定一个词在特定上下文中的含义。本论文介绍一种基于HowNet的图模型词义消歧方法。HowNet是一个大型的中文语义知识库,其中包含了丰富的词汇和词义信息,可以帮助我们进行词义消歧。我们的方法基于HowNet中的关系和属性构建语义图,并利用该图
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基于HowNet的图模型词义消歧方法标题:基于HowNet的图模型词义消歧方法摘要:本论文提出了一种基于HowNet的图模型词义消歧方法,旨在解决词义多义性对自然语言处理任务的影响。通过使用HowNet的语义知识图谱,将单词的不同义项作为节点,将它们之间的关系作为边,构建一个词义消歧图模型。然后,通过引入上下文信息将其扩展,结合节点之间的关联强度进行词义消歧。实验结果表明,该方法在不同测试集上取得了显著的性能提升,验证了其有效性和实用性。1.引言在自然语言处理中,词义消歧是一项关键任务,它的目标是确定单词
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基于向量空间模型的古汉语词义自动消歧研究引言自古文献以来,古汉语一直是研究者们所关注的语言之一。与现代汉语相比,古汉语在语法、词汇、语义等方面都存在着许多差异。其中,古汉语的词义多义性尤为突出。同一个汉字在不同的语境中可能有不同的义项,这给自然语言处理和信息检索等领域带来了很大的挑战。因此,如何解决古汉语词义自动消歧问题一直是学者们关注的焦点之一。本文基于向量空间模型,探讨了古汉语词义自动消歧的研究方法。首先,我们从词义多义性的概念、向量空间模型的原理、古汉语词义自动消歧的应用实例等方面入手,介绍了向量空
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基于半监督的汉语词义消歧方法的开题报告一、研究背景及意义汉语中字的多义性给文本理解带来了困难,如何确定每个字在不同上下文中的确切含义是一个重要的问题。词义消歧是指在自然语言处理中确定单词的确切含义。在词义消歧中,根据上下文和语法结构,确定一个单词的特定含义。另一方面,词义消歧也是自然语言处理中的一个重要问题,是其他任务,如文本分类和信息检索的基础。目前,词义消歧技术我们已经有了一定的研究成果,但有些困难依然存在。例如,现有的模型通常对词汇信息进行训练,这对很多中文词是行不通的,因为中文中有大量的多音字和形