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针对现存的基于EM（Expectation maximization）迭代的无指导词义消歧方法收敛缓慢、计算量大的问题，利用互信息和Z－测试结合的方法选取特征，并通过一种统计学习算法估算初始参数值．实验结果表明改进方法有效地提高了汉语词义消歧的准确率，具有良好的扩展性和实用性．
一种改进的汉语全文无指导词义消歧方法
【摘 要】
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针对现存的基于EM（Expectation maximization）迭代的无指导词义消歧方法收敛缓慢、计算量大的问题，利用互信息和Z－测试结合的方法选取特征，并通过一种统计学习算法估算初始参数值．
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,秦皇岛职业技术学院
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2010年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60773100）资助
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