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1、詞義消歧作為自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)和前提,在文本處理、機(jī)器翻譯以及信息獲取等過(guò)程中起到承上啟下的橋梁作用。當(dāng)前,詞義消歧領(lǐng)域多局限于單句的研究,復(fù)句的關(guān)注相對(duì)較少。復(fù)句是語(yǔ)言表達(dá)重要的實(shí)體單位,使用廣泛,因此,對(duì)于復(fù)句詞義消歧的研究具有重要實(shí)踐價(jià)值。
現(xiàn)階段,復(fù)句詞義消歧的正確率并不理想,推廣至大規(guī)模文本實(shí)踐的難度很高。這其中面臨的問(wèn)題有語(yǔ)料庫(kù)規(guī)模較小、特征提取不精確以及消歧模型有效性不高等,但最普遍的問(wèn)題是特征提取不精確。鑒于此
2、,本文提出了詞義消歧過(guò)程中的兩個(gè)模板:依存關(guān)系模板和詞語(yǔ)相關(guān)度模板,目的是提高特征提取的準(zhǔn)確性全面性,進(jìn)而提高詞義消歧正確率。
本文首先概述了詞義消歧的定義及相關(guān)理論。然后,在原有的詞義消歧模板的基礎(chǔ)上,分析該模板用于復(fù)句的不足并提出了依存關(guān)系模板,提取與歧義詞有依存關(guān)系的特征,將特征提取從句子表層分析深入到句子內(nèi)部結(jié)構(gòu)中。針對(duì)提取的特征中含有歧義詞不能起到消歧指示作用的情況,提出詞語(yǔ)相關(guān)度模板,通過(guò)計(jì)算特征中歧義詞各個(gè)詞義與
3、右邊詞語(yǔ)的詞語(yǔ)相關(guān)度,選擇詞語(yǔ)相關(guān)度較大的詞義代替該歧義詞作為特征,起到指示消歧作用。另外,針對(duì)不同語(yǔ)境下語(yǔ)言表達(dá)呈現(xiàn)多樣性的情況,若僅用一種特征模板會(huì)出現(xiàn)特征提取不精確,為此構(gòu)造出4種復(fù)合模板。最后,選取最大熵模型結(jié)合依存關(guān)系與詞語(yǔ)相關(guān)度模板進(jìn)行實(shí)驗(yàn),針對(duì)最大熵模型特征提取算法與本文提出的模板不匹配的問(wèn)題,改進(jìn)了最大熵模型的特征提取算法,使其與引入的依存關(guān)系模板和詞語(yǔ)相關(guān)度模板相匹配。將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與原來(lái)的詞性模板與距離模板進(jìn)行比較,結(jié)果
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