WSD_Assignment4:AIT590 NLP编程作业4-词义消歧

词义消歧是自然语言处理（NLP）领域的一个核心问题，主要涉及到如何确定一个单词在特定上下文中的确切含义。在多义词普遍存在的语言中，如中文和英文，词义消歧对于理解文本意义至关重要。本项目“WSD_Assignment4: AIT590 NLP编程作业4 - 词义消歧”显然是一个针对词义消歧的编程实践任务，可能涵盖了Python编程语言的相关应用。 在这个作业中，学生可能会接触到以下几个关键知识点： 1. **词典和词汇资源**：了解并使用WordNet等词汇资源，WordNet是一个大型英语词汇数据库，提供了词语之间的语义关系，如同义词集（synsets），这对于进行词义消歧非常有用。 2. **自然语言处理库**：可能使用了NLTK（Natural Language Toolkit）或spaCy等Python库，这些库提供了分词、标注、句法分析等NLP功能，对处理文本数据至关重要。 3. **特征工程**：设计和提取上下文特征，比如词频、词性、邻近词、n-gram等，这些特征有助于识别单词在上下文中的具体含义。 4. **机器学习算法**：可能涉及到监督学习，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或深度学习方法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，用于训练模型来预测词义。 5. **数据集**：可能使用SemCor或Senseval等词义消歧专用的数据集，这些数据集包含了带有注释的语料，帮助模型训练和评估。 6. **评估指标**：准确率、精确率、召回率和F1分数等指标用于评估模型性能，评估不同方法在词义消歧任务上的效果。 7. **代码实现**：学生需要编写Python代码，实现数据预处理、特征提取、模型训练、预测和结果评估等步骤，这会涉及Python编程基础和NLP库的使用。 8. **实验与报告**：完成实验后，通常需要撰写实验报告，阐述所采用的方法、实验结果以及对结果的分析和理解。 通过这个作业，学生不仅能够深入理解词义消歧的原理，还能掌握Python在NLP中的实际应用，提升数据分析和问题解决的能力。同时，对词典资源、特征工程和机器学习模型的实践经验也会有显著提高。