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摘要
词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程的EM迭代算法,实现了从真实文本中自动发现并区分词语词义的过程。该词义区分算法选取易获取的词形特征、基于大规模语料的搭配特征、基于网络语料的属性—宿主关系特征,替代以往难以获取的句法结构特征,并进一步利用HowNet优化了词形特征的选择。该工作可以应用于信息检索等领域,能够对现有词典起到修改和补充的作用,该思路亦可扩展到其他汉语词类上去。
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