基于差异相似矩阵算法的词语用法知识发现  

KNOWLEDGE DISCOVERY OF USAGE FOR CHINESE WORDS BASED ON DSMA

作　　者：李文翔[1] 晏蒲柳[1] 夏德麟[1] 张滨[1] 

机构地区：[1]武汉大学电信学院,武汉430072

出　　处：《计算机应用与软件》2005年第1期90-92,共3页Computer Applications and Software

基　　金：本文为国家自然科学基金项目 (编号 :90 2 0 4 0 0 8)。

摘　　要：DSMA(差异相似矩阵算法 )是一种对信息系统进行属性约简和决策知识提取的方法 ,它通过矩阵模型直观地体现了各实例间属性的差异性及相似性 ,并能够快速地提取出各用法的决策属性。本文论述的重点是如何在语料库中提取词语的上下文特征属性信息 ,再基于该算法获取词语各种用法的决策知识。测试的结果表明了该算法在运行效率上的优越性。DSMA(Difference Similitude Matrix Algorithm)is a method for reducing properties and retrieving formula information in Information System.It can embody the difference and similitude of properties among the examples through DSM matrix and get the decision properties for each usage rapidly.This paper elaborate on how to retrieve the context properties for a word in corpus,and form formula information for each usage of the word by DSMA.The result of experiment proved its excellence.

关 键 词：算法 知识发现 决策属性 属性约简 上下文 特征属性 矩阵模型 词语用法 差异 获取 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] G633[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]