本文主要研究内容
作者邵玉涵,李培培,胡学钢（2019）在《一种基于全局领域和短期记忆因子的图模型》一文中研究指出：词义消歧是一项具有挑战性的自然语言处理难题。作为词义消歧中的一种优秀的半监督消歧算法,遗传蚁群词义消歧算法能快速进行全文词义消歧。该算法采用了一种局部上下文的图模型来表示语义关系,以此进行词义消歧。然而,在消歧过程中却丢失了全局语义信息,出现了消歧结果冲突的问题,导致算法精度降低。因此,提出了一种基于全局领域和短期记忆因子改进的图模型来表示语义以解决这个问题。该图模型引入了全局领域信息,增强了图对全局语义信息的处理能力。同时根据人的短期记忆原理,在模型中引入了短期记忆因子,增强了语义间的线性关系,避免了消歧结果冲突对词义消歧的影响。大量实验结果表明:与经典词义消歧算法相比,所提的改进图模型提高了词义消歧的精度。
Abstract
ci yi xiao qi shi yi xiang ju you tiao zhan xing de zi ran yu yan chu li nan ti 。zuo wei ci yi xiao qi zhong de yi chong you xiu de ban jian du xiao qi suan fa ,wei chuan yi qun ci yi xiao qi suan fa neng kuai su jin hang quan wen ci yi xiao qi 。gai suan fa cai yong le yi chong ju bu shang xia wen de tu mo xing lai biao shi yu yi guan ji ,yi ci jin hang ci yi xiao qi 。ran er ,zai xiao qi guo cheng zhong que diu shi le quan ju yu yi xin xi ,chu xian le xiao qi jie guo chong tu de wen ti ,dao zhi suan fa jing du jiang di 。yin ci ,di chu le yi chong ji yu quan ju ling yu he duan ji ji yi yin zi gai jin de tu mo xing lai biao shi yu yi yi jie jue zhe ge wen ti 。gai tu mo xing yin ru le quan ju ling yu xin xi ,zeng jiang le tu dui quan ju yu yi xin xi de chu li neng li 。tong shi gen ju ren de duan ji ji yi yuan li ,zai mo xing zhong yin ru le duan ji ji yi yin zi ,zeng jiang le yu yi jian de xian xing guan ji ,bi mian le xiao qi jie guo chong tu dui ci yi xiao qi de ying xiang 。da liang shi yan jie guo biao ming :yu jing dian ci yi xiao qi suan fa xiang bi ,suo di de gai jin tu mo xing di gao le ci yi xiao qi de jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机工程与科学的邵玉涵,李培培,胡学钢，发表于刊物计算机工程与科学2019年10期论文，是一篇关于词义消歧论文,半监督消歧方法论文,短期记忆模型论文,全局领域信息论文,计算机工程与科学2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机工程与科学2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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