一种改进的无监督网络图词义消歧方法研究

来源：机床与液压杂志2017年第18期北京时间：

作者：王苗

单位：宁夏工商职业技术学院信息技术系；宁夏工商职业技术学院信息技术系

摘要：词义消歧是一项根据上下文自动选择正确词义的任务，并且成为了计算语言学领域中最重要最有挑战性的难题之一，在各种自然语言处理应用程序中起了至关重要的作用。因此，为了提高词义消歧的准确率，提出一种改进的无监督网络图词义消歧方法。使用《知网》HowNet作为知识库，运用一种新的词语间高阶关系的相似性度量方法，来给图的边分配适当的权值。然后，使用中心度计算并且结合相邻词义，来选择最适合目标词的方法。在数据集Senseval3中进行了具体测试。实验结果显示：提出的方法的准确率达到46.1%，优于相同测试集下其他无监督词义消歧方法。

关键词：自然语言处理;词义消歧;无监督;HowNet;权值;网络图;语义相似度