Forskningen om word sense disambiguation (WSD) har stor teoretisk och praktisk betydelse inom många områden av naturligt språk bearbetning (NLP). Detta dokument presenterar en oövervakad strategi för kinesiskt ord sense disambigation baserad på Hownet (en elektronisk kinesisk lexisk resurs). I vårt förhållningssätt omvandlas sammanhang som innehåller tvetydiga ord till vektorer med hjälp av en andra ordningens kontextmetod, och dessa kontextvektorer klumpas sedan ihop av k-means klusteralgoritm. Slutligen kan de tvetydiga orden redas ut efter det att en liknande beräkningsprocess har avslutats. Våra experiment omfattade extraktion av termer, och en genomsnittlig noggrannhet på 82,62% uppnåddes.
Chen REF tog upp en k-means kluster metod bas på HowNet, som först konvertera sammanhang som inkluderar tvetydiga ord till kontext vektorer; sedan, definitionerna av tvetydiga ord i Hownet kan bestämmas genom att beräkna likheten mellan dessa sammanhang vektorer.
An Unsupervised Approach to Chinese Word Sense Disambiguation Based on Hownet
{'venue': 'IJCLCLP', 'journal': 'IJCLCLP', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}