共 5 条
基于k-means聚类的无导词义消歧
被引：15
作者：
陈浩
何婷婷
姬东鸿
机构：
[1] 华中师范大学计算机科学系,华中师范大学计算机科学系,新加坡信息通讯研究所湖北武汉,湖北武汉,新加坡
来源：
关键词：
计算机应用;
中文信息处理;
词义消歧;
HowNet;
二阶context;
k-means聚类;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
081203 ;
0835 ;
摘要：
无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景。这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法,该方法采用二阶context构造上下文向量,使用k-means算法进行聚类,最后通过计算相似度来进行词义的排歧.实验是在抽取术语的基础上进行的,在多个汉语高频多义词的两组测试中取得了平均准确率82·67%和80·87%的较好的效果。
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