【摘 要】
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针对传统词义消歧仅基于上下文语境而导致准确率低的问题，提出一种多策略的无监督自动词义消歧方法。利用从维基百科在线中提炼出的丰富语义知识，线性融合上下文语境、背景知识
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目（2007AA01Z137）
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针对传统词义消歧仅基于上下文语境而导致准确率低的问题，提出一种多策略的无监督自动词义消歧方法。利用从维基百科在线中提炼出的丰富语义知识，线性融合上下文语境、背景知识和语义信息3大特征，根据逻辑回归算法学习各特征的权重，选取最大融合值所对应的候选项作为最优词义。在SENSEVAL数据集上取得了85．50％的平均准确率，验证了该方法的有效性。
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