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使用上下文翻译的词义消歧
使用上下文翻译的词义消歧
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使用上下文翻译的词义消歧
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单词歧义消除(WSD)是解决自然语言处理问题的关键因素。 WSD的目的是使计算机在特定上下文中自动确定单词的特定含义。 在这方面,最新的研究集中在单词共现以衡量语境相似性上。 然而,这些方法的问题在于它们认为在一定范围内的所有单词对歧义单词具有相等的影响。 在本文中,我们提出了一种用于测量上下文相似度的基于位置的算法。 通过为上下文词分配位置权重,我们比较了新实例和预先标记的实例之间的上下文相似性
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ws 词义歧义消除(WSD)技术的Python实现: 莱斯克算法 原始韭菜(Lesk,1986) 改编/扩展的韭菜(Banerjee和Pederson,2002/2003) 简单的韭菜(包括定义,示例和超+超义词) 余弦列克(使用余弦来计算重叠而不是使用原始计数) 最大化相似性(另请参见 ) 路径相似度(Wu-Palmer,1994; Leacock和Chodorow,1998)
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sumsense:使用词义消歧创建文本摘要
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结合语义知识的汉语词义消歧1
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