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词义消歧中若干关键技术研究

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词义消歧中若干关键技术研究
论文目录
 
创新点第1-11页
摘要第11-13页
Abstract第13-15页
1 绪论第15-33页
  1.1 引言第15-17页
  1.2 研究内容和重要概念第17-27页
    1.2.1 词义消歧的定义第17页
    1.2.2 词义消歧方法的分类第17-18页
    1.2.3 词义消歧的上下文第18-21页
    1.2.4 词义消歧的知识源第21-25页
    1.2.5 词义消歧的评测第25-26页
    1.2.6 评测的基线第26-27页
    1.2.7 评测的上下限第27页
  1.3 词义消歧中的问题第27-30页
    1.3.1 词义字典的选择第27-29页
    1.3.2 消歧知识源的扩充第29-30页
  1.4 本文的组织结构和创新点第30-33页
2 国内外研究现状第33-49页
  2.1 引言第33-34页
  2.2 有指导的词义消歧第34-39页
    2.2.1 决策树第34-35页
    2.2.2 决策表第35-36页
    2.2.3 朴素贝叶斯分类器第36-37页
    2.2.4 K近邻算法第37-38页
    2.2.5 集成方法第38-39页
  2.3 基于知识的词义消歧第39-43页
    2.3.1 释义重叠法第39-40页
    2.3.2 优先选择法第40-41页
    2.3.3 基于结构的方法第41-43页
  2.4 无指导的词义消歧第43-48页
    2.4.1 上下文聚类第44-45页
    2.4.2 词语聚类第45-46页
    2.4.3 共现图聚类第46-48页
  2.5 本章小结第48-49页
3 基于词语链和词义可靠性的词义消歧方法第49-64页
  3.1 引言第49页
  3.2 词语链第49-55页
    3.2.1 词语链的原理第49-51页
    3.2.2 局部最优策略的词语链生成算法第51-53页
    3.2.3 全局最优策略的词语链生成算法第53-55页
  3.3 基于词语链和词义可靠性的词义消歧方法第55-59页
    3.3.1 语义关系类型第55-56页
    3.3.2 语义关联图的构建第56-58页
    3.3.3 词义可靠性第58页
    3.3.4 基于语义关联图的消歧第58-59页
  3.4 实验第59-63页
    3.4.1 实验设置第59-60页
    3.4.2 实验结果第60-61页
    3.4.3 实验分析第61-63页
  3.5 本章小结第63-64页
4 ConceptNet和WordNet相结合的词义消歧第64-88页
  4.1 引言第64页
  4.2 扩展消歧知识源第64-65页
  4.3 ConceptNet第65-70页
    4.3.1 ConceptNet的结构第67-69页
    4.3.2 ConceptNet中的歧义第69-70页
  4.4 ConceptNet的消歧第70-77页
    4.4.1 消歧方法的原理第70-71页
    4.4.2 构建词义描述集合第71-73页
    4.4.3 词语关联性度量第73-74页
    4.4.4 过滤噪音词第74-77页
  4.5 实验设计第77-79页
    4.5.1 标准评估测试集的构建第77-78页
    4.5.2 粗粒度词义消歧第78-79页
  4.6 ConceptNet消歧的评估第79-83页
    4.6.1 三种噪音词过滤器的评估第79-81页
    4.6.2 过滤器的参数设置第81页
    4.6.3 词义描述集合的评估第81-83页
  4.7 基于ConceptNet和WordNet词义消歧的评估第83-87页
    4.7.1 不同消歧知识源对词义消歧的影响第84-86页
    4.7.2 不同消歧算法的比较实验第86-87页
  4.8 本章小节第87-88页
5 社会标注中标签的词义消歧第88-112页
  5.1 引言第88-89页
  5.2 Folksonomy中的歧义问题第89-95页
    5.2.1 Folksonomy第89-91页
    5.2.2 基于预定义词义字典的研究第91-93页
    5.2.3 基于词义归纳的研究第93-95页
  5.3 Folksonomy中的词义字典的自动构建第95-105页
    5.3.1 Folksonomy的预处理第96页
    5.3.2 构建标签资源矩阵第96-97页
    5.3.3 基于非负矩阵分解的词义归纳第97-101页
    5.3.4 应用实例第101-103页
    5.3.5 标签的词义消歧第103-105页
  5.4 实验第105-110页
    5.4.1 数据集第105页
    5.4.2 评估方法第105-107页
    5.4.3 标签词义归纳的评估第107-109页
    5.4.4 标签歧义消歧的评估第109页
    5.4.5 算法参数的确定及分析第109-110页
  5.5 本章小结第110-112页
6 总结和展望第112-115页
  6.1 本文方法总结第112-113页
  6.2 未来工作展望第113-115页
参考文献第115-132页
攻读博士期间发表的学术论文及科研项目第132-134页
致谢第134页

本篇论文共134页,点击这进入下载页面
 
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