基于信息增益改进贝叶斯词义消歧模型

摘要

词义消歧是自然语言处理的关键问题.本文通过信息增益的方法.统计出歧义词上下文各个位置对岐义词词义的影响,以此为基础,选取影响岐义词前后6个位置词构建词义消歧特征向量,采用贝叶斯算法,通过信息增益为特征向量12维特征赋予不同的权重值,从而改进了贝叶斯消歧模型.采用知网义项来描叙岐义词词义.对10个汉语常用歧义词进行消歧测试实验,结果证明该方法有效,其中封闭测试正确率达95.72%,开放测试正确率达85.71%.