【摘 要】
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作为自然语言处理的一项基础性研究,词义消歧对机器翻译、信息检索、文本分类、情感分析等上层应用有重要影响。本文针对现有消歧方法中存在的对知网知识利用不充分问题,提出
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）计算机科学与技术学院,枣庄学院信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502259),山东省自然科学基金(ZR2017MF056).
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作为自然语言处理的一项基础性研究,词义消歧对机器翻译、信息检索、文本分类、情感分析等上层应用有重要影响。本文针对现有消歧方法中存在的对知网知识利用不充分问题,提出了一种基于HowNet的图模型词义消歧方法。该方法利用依存句法分析获取上下文知识,构建上下文消歧图,并对HowNet中有着重要词义区分能力的例句进行依存句法分析,构建依存消歧图,结合上下文消歧图和依存消歧图完成歧义词的消歧处理。实验结果表明,该方法在SemEval-2007task#5数据集上取得了0.468的消歧准确率,获得优于同类方法的消歧效
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