基于改进的Lesk算法的词义排歧算法  

Word sense disambiguation using an adapted Lesk algorithm

作　　者：王永生[1] 

机构地区：[1]同济大学出国培训学院,上海200092

出　　处：《微型机与应用》2013年第24期69-71,75,共4页Microcomputer & Its Applications

基　　金：教育部人文社会科学研究基金青年项目(07JC740009)

摘　　要：英文中的一词多义现象非常普遍,这给英文的词义排歧带来了极大的困难。针对这种情况,提出了一种基于改进的Lesk算法的词义排歧算法,即以语义词典WordNet为基础,借助CBC算法扩充目标词的相似词集合,通过改进的Lesk算法进行词义排歧。算法以英文Senseval-2任务作为测试目标,通过对目标词的义项进行筛选,去除其中一些不常用的义项,实验结果表明,总体排歧正确率达到58.4%。In English , lexical ambiguity is pervasive , so English word sense disambiguation is one of the most difficult tasks in natural language processing . This paper presents an adaptation of Lesk algorithm based on WordNet . Additionally an algorithm called CBC is used to enlarge the amount of similar words of the target word . This method is evaluated using the Senseval-2 word sense disambiguation exercise , and attains an overall accuracy of 58 . 4%.

关 键 词：词义排歧 Lesk 算法 WORD NET 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]