基于依存分析改进贝叶斯模型的词义消歧

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摘要：词义消歧一直是自然语言处理领域的关键问题和难点之一.目前进行的很多词义消歧研究多采用几个多义词作为实验测试对象,在实际应用方面存在着局限性.本文对大规模真实文本进行了词义消歧研究,采用了基于依存分析改进贝叶斯分类模型的有指导词义消歧方法.该模型充分利用依存句法分析,从句子的内部结构,寻找词语之间支配与被支配的关系,借以确定能够对词语语义构成内在限制的上下文,有效地克服了单纯贝叶斯分类器中无关上下文造成的噪声影响.本实验的开放测试正确率可以达到91.89%,封闭实验正确率可达99.4%,验证了改进模型的有效性.

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关键词：分析改进 贝叶斯 贝叶斯分类 交流学习 自然语言 依存分析 贝叶斯模型 词义消歧 自然语言处理 语料库