基于词典属性特征的粗粒度词义消歧.pdfVIP

第2 1 卷 　第 2 期 中文信息学报 Vol . 2 1 , No . 2 2007 年 3 月 J OU RN AL O F C H IN ESE IN FO RMA T ION PROCESSIN G Mar . , 2007 文章编号 : (2007) 基于词典属性特征的粗粒度词义消歧 吴云芳, 金 澎 , 郭 涛 (北京大学 计算语言学研究所 ,北京 10087 1) 摘 　要 : 本文依据《现代汉语语法信息词典》中对词语多义的属性特征描述 ,对《人民日报》语料中 155 个词语共 4 996 个同形实例进行了粗粒度词义自动消歧实验 , 同时用贝叶斯算法进行了比较测试 。基于词典属性特征的消歧 方法在同形层面上准确率达到 90 % , 但召回率偏低 。其优点在于两个方面 : 1) 不受词义标注语料库规模的影响 ; 2) 对特定词语意义的消歧准确率可达到 100 % 。本文也讨论了适用于不同词类的消歧特征 。 关键词 : 人工智能 ; 自然语言处理 ;特征 ;词义 ;词义消歧 ; 贝叶斯分类法 中图分类号 : TP39 1 　　　　　文献标识码 : A CoarseGrained Word Sense Disambiguation Using Features Described in the Lexicon WU Yunfang , J IN Peng , GU O Tao ( In stit ut e of Comp ut ational Lingui stics , Peking U niver sit y , Beij ing 10087 1 , China) Abstract : Thi s p ap er p resent s a simp le but effective feat urebased app roach to Chinese wor d sen se di sambiguation u sing t he di st ributional feat ures available from t he Grammatical Knowledgeba se of Cont emporary Chinese . The t est dat a i s t he sen set agged corp u s of Peop le ’s Daily . A Nave Bayes cla ssifier i s al so t ried as a comp arable st ati stical met hod . The feat urebased app roach achieves p reci sion of 90 % , which i s comp arable to t he NB cla ssifier . The st riking advant ages of t he feat urebased app roach are 1) It i s not influenced by t he dat a size , and 2) It can di sambig uat e some sp ecific wor ds wit h p reci sion of 100 %. The feat ures app rop riat e for different p art s of sp eech in Chinese W SD are al