基于领域知识和词向量的词义消歧方法

发布时间：2018-08-01 12:09

【摘要】：利用无标注文本构建词向量模型,结合特定领域的关键词信息,提出一种词义消歧方法。以环境领域的待消歧文本作为评测语料,通过与Lesk等其他消歧方法进行比较,证明了所提方法的有效性。通过引入不同的领域知识,证明该方法亦可在其他领域的文本消歧任务中加以应用。
[Abstract]:This paper proposes a word sense disambiguation method by using unannotated text to construct word vector model and combined with keyword information in a specific field. By comparing with other disambiguation methods such as Lesk and other disambiguation methods, the validity of the proposed method is proved by using the disambiguation text in the field of environment as the evaluation corpus. By introducing different domain knowledge, it is proved that this method can be applied in other fields of text disambiguation.
【作者单位】： 北京大学计算语言学教育部重点实验室;语言能力协同创新中心;中国社会科学院语言研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61273278,61572049)资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2157530