为了提高词义消歧性能,提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心,向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元,选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础,使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用Sem Eval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学语义标注语料来优化卷积神经网络.使用Sem Eval-2007:Task#5的测试语料来测试词义消歧分类器的性能,所提方法的消歧平均准确率有提高.实验结果表明,该方法在词义消歧中是可行的.
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