【24h】

Word Sense Disambiguation of semantic document

机译:语义文档的词义消歧

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摘要

A Max-Probability Density based Clustering (MPDC) algorithm is proposed in this paper to resolve the problem of Word Sense Disambiguation in semantic document. MPDC take the context information of a keyword based on WordNet into account and select the max probability sense by measuring the density of the concept. We also do experiment on semantic documents retrieving from Swoogle and Watson, two famous semantic web searching engines. The result shows MPDC get a good efficiency.
机译:为了解决语义文档中词义歧义消除的问题,提出了一种基于最大概率密度聚类算法。 MPDC考虑了基于WordNet的关键字的上下文信息,并通过测量概念的密度来选择最大概率意义。我们还对从两个著名的语义Web搜索引擎Swoogle和Watson检索到的语义文档进行了实验。结果表明,MPDC获得了良好的效率。

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