基于知网和贝叶斯模型的词义消歧技术的研究

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1、硕士论文基于知网和贝叶斯模型的词义消歧技术的研究摘要词义消歧是自然语言处理中的热点和难点问题，对机器翻译、信息检索、句法分析及文本分类方面的研究，有着极其重要的理论及实践意义。现阶段词义消歧技术，因为词义知识获取中的瓶颈因素、词义消歧知识库的质量及词义消歧模型的优劣问题，消歧正确率一直不太理想。因此，如何进一步提升词义消歧的处理效果，一直是科研人员在词义消歧领域研究的动力和目标。本文首先简述了词义消歧主要研究方法，并对词义消歧主要技术进行评述。其次，介绍了词义消歧相关概念及《同义词词林》、《现代汉语语义词典》、知网等语义分类体系。然

2、后，讨论了决策树与决策表、神经网络预测模型、最大熵方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯模型等词义消歧相关模型。在此基础上，阐述基于知网和贝叶斯模型的词义消歧，阐述内容包括依存句法分析、基于知网和贝叶斯模型的词义消歧的体系结构、基于知网的词义消歧过程、贝叶斯模型的改进方法、基于知网和依存句法分析的贝叶斯推理、基于知网和贝叶斯模型词义消歧流程、基于知网和贝叶斯模型词义消歧算法以及模型训练与消岐示例。最后，进行词义消歧模型的实验测试和性能分析，内容包括实验用语料库、测试说明、实验结果、对比和分析。关于实验结果，包括神经网络预测模型的实验结果、隐马

3、尔可夫模型的实验结果、贝叶斯模型的实验结果、基于知网和贝叶斯模型的实验结果；关于对比和分析，包括神经网络模型与贝叶斯网络模型的实验对照分析、隐马尔可夫模型与贝叶斯模型的实验对照分析、贝叶斯模型与基于知网和贝叶斯模型的实验对照分析。实验表明，笔者研究的基于知网和贝叶斯模型的词义消歧技术，在几种词义消歧模型中具有比较突出的优势。关键词：词义消歧；自然语言处理；知网；依存句法分析；贝叶斯模型Abstract硕士论文Wordsensedisambiguationisahotanddifficultprobleminthenaturallan

4、guageprocessing，andithasanextremelyimportanttheoreticalandpracticalsignificancetotheseaspectresearchsuchasthemachinetranslation,theinformationretrieval，thesyntaxanalysisandthetextclassificationandSOOILBecausethatthesemanticknowledgeacquisitionbottleneckfactor,thequalit

5、yofwordsensedisambiguationknowledgebaseandthefitandunfitqualityproblemtOwordsensedisambiguationmodel，thedisambiguationaccuracyhasnotbeenidealtooatthispresentstage．Therefore，howtOfurtherenhancethetreatmenteffectofwordsensedisambiguation,hasbeenthepowerandthegoalforthese

6、scientificresearchersinthewordsensedisambiguationfield．Firstly，thisthesisoutlinesthemainmethodsofwordsensedisambiguation,andthemaintechniquesofwordseB_sedisambiguationisreviewed．NexLitintroducestheserelatedconceptsofwordsensedisambiguation，andthesesemanticclassificatio

7、nsystemssuchas，．HowNetandSOon．Then,itdiscussestheserelatedwordsensedisambiguationmodelsincludingthedecisiontreeandthedecisiontable，neuralnetworkpredictionmodel，maximumentropy，hiddenMarkovmodel，andBayesianmodel

8、．Onthisbasis，itexplainesthewordsensedisambiguationtechnologybasedonHowNetandBayesianmodel．Thecontentincludesdependenc