一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法

张春祥; 李海瑞; 高雪瑶

doi:10.15938/j.jhust.2019.05.019

Chinese

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一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法

计算机与控制工程 | 更新时间：2026-08-31

- 一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法
- A Method of Word Sense Disambiguation with Restricted Boltzmann Machine
- 哈尔滨理工大学学报 2019年24卷第5期页码：116-121
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨理工大学软件与微电子学院,黑龙江,哈尔滨,150080
  2. 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150080
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.15938/j.jhust.2019.05.019
  中图分类号： TP3912
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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张春祥, 李海瑞, 高雪瑶. 一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2019,24(5):116-121.

ZHANG Chun-xiang, LI Hai-rui, GAO Xue-yao. A Method of Word Sense Disambiguation with Restricted Boltzmann Machine[J]. 2019, 24(5): 116-121.
张春祥, 李海瑞, 高雪瑶. 一种受限玻尔兹曼机的词义消歧方法[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2019,24(5):116-121. DOI： 10.15938/j.jhust.2019.05.019.

ZHANG Chun-xiang, LI Hai-rui, GAO Xue-yao. A Method of Word Sense Disambiguation with Restricted Boltzmann Machine[J]. 2019, 24(5): 116-121. DOI： 10.15938/j.jhust.2019.05.019.

摘要

针对汉语一词多义现象，根据上下文所蕴含的语言学知识，采用受限玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine，RBM)来确定歧义词汇的真实含义。选取歧义词汇左右邻接的四个词单元中的词形、词性和语义类作为消歧特征。同时，使用RBM来构建词义消歧模型。结合SemEval-2007: Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学的语义标注语料来优化RBM的参数。利用SemEval-2007: Task#5的测试语料对词义消歧模型进行测试。实验结果表明：相对于贝叶斯词义消歧分类器而言，受限玻尔兹曼机词义消歧方法的消歧准确率有所提高。

Abstract

For polysemy phenomenon in Chinese

Restricted Boltzmann Machine (RBM) is adopted to determine the true meaning of ambiguous vocabulary where linguistic knowledge in context is used Word form

part of speech and semantic categories in four left and right lexical units adjacent to an ambiguous word are selected as disambiguation features At the same time

RBM is used to construct word sense disambiguation (WSD) model Training corpus in SemEval-2007: Task#5 and semantic annotation corpus in Harbin Institute of Technology are used to optimize parameters of RBM Test corpus in SemEval-2007: Task#5 is used to evaluate WSD model Experimental results show that compared with Bayesian word sense disambiguation classifier

disambiguation accuracy of WSD method with RBM is improved

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