基于知網和貝葉斯模型的詞義消歧技術的研究.pdf

1、詞義消歧是自然語言處理中的熱點和難點問題，對機器翻譯、信息檢索、句法分析及文本分類方面的研究，有著極其重要的理論及實踐意義?，F(xiàn)階段詞義消歧技術，因為詞義知識獲取中的瓶頸因素、詞義消歧知識庫的質量及詞義消歧模型的優(yōu)劣問題，消歧正確率一直不太理想。因此，如何進一步提升詞義消歧的處理效果，一直是科研人員在詞義消歧領域研究的動力和目標。
　　 本文首先簡述了詞義消歧主要研究方法，并對詞義消歧主要技術進行評述。其次，介紹了詞義消歧相關概念

2、及《同義詞詞林》、《現(xiàn)代漢語語義詞典》、知網等語義分類體系。然后，討論了決策樹與決策表、神經網絡預測模型、最大熵方法、隱馬爾可夫模型、貝葉斯模型等詞義消歧相關模型。在此基礎上，闡述基于知網和貝葉斯模型的詞義消歧，闡述內容包括依存句法分析、基于知網和貝葉斯模型的詞義消歧的體系結構、基于知網的詞義消歧過程、貝葉斯模型的改進方法、基于知網和依存句法分析的貝葉斯推理、基于知網和貝葉斯模型詞義消歧流程、基于知網和貝葉斯模型詞義消歧算法以及模型訓練

3、與消岐示例。最后，進行詞義消歧模型的實驗測試和性能分析，內容包括實驗用語料庫、測試說明、實驗結果、對比和分析。關于實驗結果，包括神經網絡預測模型的實驗結果、隱馬爾可夫模型的實驗結果、貝葉斯模型的實驗結果、基于知網和貝葉斯模型的實驗結果；關于對比和分析，包括神經網絡模型與貝葉斯網絡模型的實驗對照分析、隱馬爾可夫模型與貝葉斯模型的實驗對照分析、貝葉斯模型與基于知網和貝葉斯模型的實驗對照分析。實驗表明，筆者研究的基于知網和貝葉斯模型的詞義消歧