利用浅层句法分析提取特征的词义消歧

作     者：孙超 张仰森 SUN Chao;ZHANG Yang-sen

作者机构：北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100192 

基　　金：国家自然科学基金项目(60873013) 北京市自然科学基金B类重点项目(KZ200811232019) 北京市属市管高校人才强教计划基金项目(PXM2008_014215_055942) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2010年第31卷第21期

页      码：4704-4707页

摘      要：针对如何从文本中提取高质量消歧特征的问题,提出了基于浅层句法分析的消歧特征提取算法,建立了以语块分析识别为核心的特征提取模型。该模型通过对实词类型语块识别、分析中心词语词性和虚词类型语块分析,得到多义词的消歧特征。以北京大学计算语言研究所的现代汉语基本标注语料库为基础,选取了44个多义词,通过使用最大熵消歧模型进行训练和预测实验,准确率达到了78.71%。

主 题 词：词义消歧 浅层句法分析 语块 特征提取 最大熵模型 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2010.21.016

馆 藏 号：203357236...