【摘 要】
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该文提出基于Word Embedding的歧义词多个义项语义表示方法,实现基于知识库的无监督字母缩略术语消歧.方法分两步聚类,首先采用显著相似聚类获得高置信度类簇,构造带有语义标
【机 构】
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北京语言大学汉语国际教育技术研发中心,北京语言大学信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300081,61170162);国家科技支撑项目(2012BAH16F00);北京语言大学中央高校基本科研业务专项资金(14YJ030005)
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该文提出基于Word Embedding的歧义词多个义项语义表示方法,实现基于知识库的无监督字母缩略术语消歧.方法分两步聚类,首先采用显著相似聚类获得高置信度类簇,构造带有语义标签的文档集作为训练数据.利用该数据训练多份Word Embedding模型,以余弦相似度均值表示两个词之间的语义关系.在第二步聚类时,提出使用特征词扩展和语义线性加权来提高歧义分辨能力,提高消歧性能.该方法根据语义相似度扩展待消歧文档的特征词集合,挖掘聚类文档中缺失的语义信息,并使用语义相似度对特征词权重进行线性加权.针对25个多
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