一种基于双通道LDA模型的汉语词义表示与归纳方法

发布时间：2017-09-30 12:18

  本文关键词：一种基于双通道LDA模型的汉语词义表示与归纳方法

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【摘要】：语义记忆是人类理解自然语言的基础.人类理解语言的过程可以看作是对词义进行编码、对语义记忆进行检索,进而对词义进行解码的过程.因此,对词义进行合理地表示是计算机理解语言的关键步骤.该文总结分析了已有的词义表示方法与人脑词义表征的关系,针对汉语词汇的歧义现象,重点阐述了如何从歧义词所处的上下文中最大限度地自动获取关于歧义词的词义信息,并将这些信息整合,通过一系列的特征集合表示歧义词的词义.具体地说,该文将出现在歧义词上下文语境中有明确含义的实词作为模型的输入,同时在上下文中获取可以表示歧义词词义的其他特征,最终将这两种信息通过贝叶斯概率模型整合在一起,共同实现歧义词的词义表示和归纳.实验表明,该文提出的方法可以得到更好的词义表示和归纳效果.
【作者单位】： 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室;中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心;
【关键词】： 词义表示 词义归纳 词义消歧 主题模型 双通道主题模型
【基金】：国家自然科学基金(61333018) 中国科学院战略性先导科技专项(B类)课题(XDB02070007)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 课题(XDB02070007)资助.王少楠,女,1990年生,博士研究生,主要研究方向为计算语言学和神经语言学.E-mail:wangshaonan2013@ia.ac.cn.宗成庆,男,1963年生,博士,研究员,中国计算机学会(CCF)杰出会员,主要研究领域为机器翻译、文本分类和自然语言处理等.1引言随着互联网技术的快速

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本文编号：948155