论文部分内容阅读
针对多年来词义消歧方法的不完善，从可计算性及其计算复杂度方面分析了多种不同结构的知识词典，最后选择北大计算语言所的《现代汉语语法信息词典》、《现代汉语语义词典》和同形标注的人民日报语料作为词义消歧知识源。研究了异构多知识源的融合方法，提取了敏捷规则知识库和词义搭配库，设计出了一种规则与统计相结合的词义消歧方法。在多种方法中最大熵与规则相结合的词义消歧方法准确率最高，与SemEval2007（task#5）的最好成绩相比，分别在微平均值MicroAve（micro-averageaccuracy）和宏平均值