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基于多分类器决策的词义消歧方法
  • 期刊名称:计算机研究与发展, Vol43, No.5, 933-939, 2006.05
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中师范大学计算机科学与技术系,武汉430079, [2]长江大学计算机科学学院,沙市434025
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60442005);国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2004CB318104-01);教育部科学技术研究重点基金项目(105117)
  • 相关项目:汉语命名实体间语义关系的无导自动识别研究
中文摘要:

词义消歧问题可以形式化为典型的分类问题.通过学习少量带有词义标注的语料构造多个消歧分量分类器,并利用未标语料动态地对这些分类器进行更新,根据最终分量分类器分别对多义词义项的判定结果,组合决策多义词的义项.该方法无需手工构造大规模具有词义标注的语料库,并且具有较高的消歧准确率.

英文摘要:

The problem of word sense disambiguation can be formalized to be a typical classify problem. The committee classifiers are trained by learning a small set of labeled examples, and then these classifiers are updated dynamically by unlabeled examples. The senses of ambiguous words are determined by combining the decision of the final committee classifiers. This approach avoids constructing large-scale sense-tagged corpus, and has higher accurate rate.

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