所有作者：范冬梅 卢志茂 张汝波
作者单位：哈尔滨工程大学模式识别与自然计算研究室
论文摘要：词语的歧义问题给语言的自动理解造成了困难，词义消歧研究解决该问题的方法。当前统计学习的方法在此问题的研究上得到了普遍的应用，然而限于训练语料的规模，统计词义消歧方法还不能获得十分满意的结果。如何在有限规模的训练语料的条件下，提高统计学习的效率，改善学习效果，是有监督词义消歧方法研究上的热点问题。本文在词语扩展思想的基础上，设计了一种以基于指示词扩展的词义消歧新方法，并通过实验证明该方法可以在不增大训练语料规模的前提下提高有监督词义消歧的精度。
关键词： 词义消歧 人工智能 自然语言理解 模式识别
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