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文檔簡介
1、詞義消歧一直是計算語言學領域的一個重要研究課題,對機器翻譯、信息檢索、內容和主題分析、文本分類、語音識別等領域有著重要的影響,可以幫助解決語言信息處理中的一系列理論和實踐難題。 最大熵模型是一種基于統(tǒng)計的機器學習模型,提供了一種分類的方法,成功地運用在自然語言處理的許多領域,并得到了較好的結果。 本文以北京大學計算語言學研究所開發(fā)的較大規(guī)模人民日報詞義標注語料為基礎,從以下幾個方面進行了研究: 論述了多義詞上下文
2、包含的各種特征信息如顯性信息、半顯性信息、隱性信息以及如何提取這些信息。 結合《現(xiàn)代漢語語法信息詞典》、《現(xiàn)代漢語語義詞典》和知網(wǎng)等資源,探討了多知識源的知識融合技術與方法,并在此基礎上,研究從融合知識源中獲取詞義消歧知識的技術以及構建相應的詞義消歧知識庫,解決因訓練語料不足而導致知識匱乏或數(shù)據(jù)稀疏問題。 設計并實現(xiàn)了一個面向漢語詞義自動標注研究的實驗平臺,在該實驗平臺中,在“基于歸納學習的統(tǒng)計與規(guī)則相結合的排歧模型”和
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