【摘 要】
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词义排歧在机器翻译、信息检索、句子分析和语音识别等许多领域有重要的作用.因此词义排歧方法的研究具有重要的理论和实践意义.本文主要研究在标注语料库支持下的基于有指导
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词义排歧在机器翻译、信息检索、句子分析和语音识别等许多领域有重要的作用.因此词义排歧方法的研究具有重要的理论和实践意义.本文主要研究在标注语料库支持下的基于有指导学习算法的词义排歧方法.
在词义排歧模型中引入有指导的AdaBoost.MH 算法.首先通过简单决策树算法对多义词上下文中的知识源进行学习,产生准确率较低的弱规则；之后,通过AdaBoost.MH算法对这些弱规则进行加强；经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的规则,即为最终的排歧模型.同时,针对系统的学习效率和实用性给出了一种简单终止算法迭代的方法.
为评测 AdaBoost.MH 算法排歧效果,本文在 SENSEVAL3 中文语料上进行了AdaBoost.MH 算法试验,同时引用他人对贝叶斯算法的词义排歧实验数据,结果表明AdaBoost.MH 算法比贝叶斯算法具有更强的学习能力,前者的开放测试正确率比后者的开放测试正确率高出近8个百分点.
此外,为获取多义词上下文中的知识源,本文在使用传统的词性标注和局部搭配序列知识源的基础上,引入了一种新的知识源,即语义范畴.实验结果表明语义范畴的引入有助于提高算法的学习效率和词义排歧的正确率.
在对SENSEVAL3中文语料中20个汉语多义词的词义消歧实验中,AdaBoost.MH 算法获得了较高的开放测试正确率,前者的平均开放测试正确率达到85.75﹪,后者的平均开放测试正确率达到75.84﹪.
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