基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧方法研究

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1、工学硕士学位论文基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧方法研究孙彦晨哈尔滨理工大学2016年3月国内图书分类号：TP391.2工学硕士学位论文基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧方法研究硕士研究生：孙彦晨导师：张春祥申请学位级别：工学硕士学科、专业：计算机科学与技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TP391.2DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringChineseWordSenseDisambiguationBasedonHiddenMarkovModelC

2、andidate：SunYanchenSupervisor：ZhangChunxiangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ComputerScienceandTechnologyDateofOralExamination：March,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕±学位论文《基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧技术研巧》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻

3、读硕±学位期间独立进行研巧工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研巧工作做出贡献的个人和集体，均己在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。。乂作者签名日期：２年Ｗ月？巧哈尔滨理工大学硕±学位论文使用授权书《基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧技术研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研巧成果归哈。尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得其他单位的名义发表本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关

4、部口提交论文和电子版本。，允许论文被查阅和借阅本人授权哈尔滨理工大学可、缩印或其他复制手段保存论文，可Ｗ公布论文的全部或部分内１＾采用影印容。■本学位论文属于保密，在年解密后适用授权书。Ｉ□不保密０。（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）日期‘作者签名：年Ｗ月日ｏ？ｉ导师签名；：日期年的月日基于隐马尔可夫模型的中文词义消歧技术研究摘要在自然语言中，一词多义的现象普遍存在，这使得机器对自然语言的处理变得十分困难，词义消歧是自然语言处理领域的一个关键问题。词义消歧的目标就是让机器能够在特定的上下文中自动判断歧义词的准确含义。在信息检索、主题跟踪、文本

5、分类和机器翻译等方面，都有着十分重要的作用。到目前为止，词义消歧一直是困扰计算语言研究者的复杂问题。本文的主要研究内容是基于机器学习理论的有监督词义消歧方法，这种方法是目前词义消歧领域中的主流研究方法。该方法有着很强的扩展性和灵活性，能够应对不同语言并适应语言的发展。本文的主要研究内容有以下几个部分：首先，对词义消歧领域的发展情况进行了阐述，并列举了有代表性的方法。对消歧模型的权威评价体系进行了介绍，并阐述了影响词义消歧研究的仍未解决的问题。其次，介绍了消歧过程中所用到的语料及词典，对语料的解析过程、语料的性能、消歧特征的提取和选择进行了研究。为了判定分类器结果的正确性，研

6、究了两种映射方法。在分析了同义词词林中对语义分类方式后，选择两层语义代码作为消歧特征，以此来优化隐马尔可夫模型，构建了基于隐马尔可夫模型的消歧分类器。最后，将词义消歧看作隐马尔可夫模型的解码问题，提出了基于维特比算法的消歧算法，并详细讲解了算法的计算过程。做了两组实验来评价本文所提出的方法。关键词自然语言处理；词义消歧；特征提取；隐马尔可夫模型-I-ChineseWordSenseDisambiguationBasedonHiddenMarkovModelAbstractInnaturallanguage,thepolysemyphenomenonisuniversal.S

7、oitisverydifficultforthemachinetoprocessnaturallanguage.Wordsensedisambiguation(WSD)isanimportantprobleminnaturallanguageprocessing.Thetaskofwordsensedisambiguationistodeterminetheexactmeaningofanambiguouswordsinaspecificcontext.Ithasimportantrolesininformatio