上下文边界可变的贝叶斯分类器词义消歧方法

摘要：

词义消歧在自然语言处理中具有重要作用，而基于贝叶斯分类器的的方法是一种较为常见的词义消歧方法。本文针对基于贝叶斯分类器词义消歧方法所需的特征的上下文边界进行探究，提出在训练过程中对特定多义词给出在训练中使该词的词义消歧效果最优的上下文边界，即上下文边界可变的贝叶斯分类器词义消歧方法，通过实验证明该种方法对词义消歧正确率有一定的提高。

关键词： 词义消歧 贝叶斯分类器 上下文边界可变

作者: 吴崇斌 张全

作者单位: 中国科学院研究生院 北京 100049 中国科学院声学研究所 北京 100190 中国科学院声学研究所 北京 100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国青年计算语言学研讨会(YWCL 2010)

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 71-76

在线出版日期: 2010-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）