面向真实文本的汉语词义排歧模型研究

摘要

词义排歧是计算语言学的一个基本任务,它的解决往往需要多种知识的结合.本文提出了一种综合运用多种知识的词义排歧模型.使用的知识包括:《知网》知识系统、搭配实例库、动态角色列表、属性和事物关系、义原关系等.基于统计的方法,选取适当的词义颗粒度,本文尝试对文本的名词、动词、形容词进行词义排歧.实验结果得到了比限制在有限词集系统好些的排歧结果.