HOWNET

作品数：118被引量：838H指数：12
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基于HowNet义原和Word2vec词向量表示的多特征融合消歧方法被引量：7
《计算机应用》2021年第8期2193-2198,共6页王伟 赵尔平 崔志远 孙浩 
国家自然科学基金资助项目(61762082);西藏自治区科技计划项目(XZ202001ZY0055G)。
针对目前词向量表示低频词质量差,表示的语义信息容易混淆,以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题,提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网(HowNet)义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融...
关键词：消歧 义原 词向量融合 特征融合 多义词 
基于HowNet的图模型词义消歧方法被引量：3
《齐鲁工业大学学报》2018年第6期66-73,共8页孟凡擎 鹿文鹏 张旭 成金勇 
国家自然科学基金(61502259);山东省自然科学基金(ZR2017MF056)
作为自然语言处理的一项基础性研究,词义消歧对机器翻译、信息检索、文本分类、情感分析等上层应用有重要影响。本文针对现有消歧方法中存在的对知网知识利用不充分问题,提出了一种基于How Net的图模型词义消歧方法。该方法利用依存句...
关键词：词义消歧 图模型 HOWNET 依存句法分析 
两种词义消歧方法分析与比较被引量：2
《信息与电脑》2017年第19期47-48,52,共3页张国清 
为了解决中文信息处理中的多义词在特定语境中的语义辨识问题,笔者进行了两种多义词消歧方法的实验并对其适用范围和应用前景进行了分析。首先介绍了有导的利用神经网络进行的词义消歧方法,其次介绍了无导的利用Hownet义原同现频率信息...
关键词：神经网络 词义消歧 HOWNET 义原 同现频率 
基于概念聚类的领域本体图中文文本分类被引量：2
《计算机工程》2016年第12期181-187,共7页叶施仁 孙宁 
国家自然科学基金(61272367)
基于半监督概念聚类技术,提出一种改进的领域本体图中文文本分类算法。根据领域本体图结构模型,创建中文文本分类的本体学习框架,利用HowNet字典实现术语提取并建立中文术语-术语关系映射。依据术语间的权重连接关系,设计二分类关系的KL...
关键词：词消歧 半监督 概念聚类 HowNet字典 二分类关系 领域本体图 
基于知网的无指导词义消歧被引量：1
《电脑知识与技术》2015年第4期67-68,71,共3页陈浩 
词义消歧仍然是自然语言处理中一个重大的挑战，在自然语言处理的一开始，词义消歧就被认为是自然语言处理的中心任务之一。这篇文章提出了一种无导词义消歧的方法，该方法采用二阶context构造上下文向量，使用k-means算法进行聚类，最...
关键词：词义消歧 HOWNET 二阶context K-MEANS聚类 
基于统计语言模型的无导词义消歧被引量：1
《电脑知识与技术》2015年第1期178-180,共3页陈浩 
词义消歧在自然语言处理中一直是一个难点问题,同时,也是很多领域都需要解决的一个重要环节。本文介绍了一种基于统计语言模型和统计方法相结合的有导词义消歧模型,详细讲解了统计语言模型原理;通过实验发现,在有限的标注语言条件下,语...
关键词：语言模型 HOWNET 无导方法 
基于统计的汉语词义消歧研究
《信息工程大学学报》2007年第4期501-504,共4页原媛 彭建华 张汝云 
国家863计划资助项目(2007AA01Z434)
词义消歧一直是信息检索领域的关键问题和难点之一。统计学方法以其良好的词义消歧效果逐渐占据主流地位。文章结合义类词典HowNet,分别采用隐马尔可夫模型,贝叶斯模型,基于依存关系改进贝叶斯模型对大规模真实文本进行了词义消歧研究,...
关键词：词义消歧 HOWNET 隐马尔可夫模型 贝叶斯模型 依存分析 
基于向量空间模型的无导词义消歧被引量：1
《计算机工程与设计》2007年第5期1215-1218,共4页陈浩 程良伦 张小波 
广东省自然科学基金项目(04105385)
词义消歧一直是自然语言理解中的一个关键问题,该问题解决的好坏直接影响到自然语言处理中诸多问题的解决。现在大部分的词义消歧方法都是在分词的基础上做的。借鉴前人的向量空间模型运用统计的方法,提出了不用直接分词而在术语抽取的...
关键词：向量空间模型 HOWNET 无导方法 词义消歧 术语 
浅谈基于改进贝叶斯模型的词义消歧方法
《山东轻工业学院学报（自然科学版）》2006年第3期49-51,共3页席素梅 高茜 徐鑫 
词义消歧(WSD)一直是自然语言理解中的一个关键问题,该问题解决的好坏直接关系到自然语言处理中诸多应用问题的效果优劣。本文对大规模真实文本进行了词义消歧研究,采用了基于依存分析改进贝叶斯分类模型的有指导词义消歧方法。
关键词：HOWNET 贝叶斯模型 语料库 依存分析 
基于MDL聚类的无导词义消歧被引量：2
《小型微型计算机系统》2005年第10期1846-1849,共4页陈浩 何婷婷 姬东鸿 
国家自然科学基金(60442005)资助教育部科学技术研究重点项目(105117)资助国家语言文字应用"十五"科研项目(ZDI 105-43B)资助国家"九七三"基金项目(2004CB318104)资助.
无导词义消歧避免了人工词义标注的巨大工作量,可以适应大规模的多义词消歧工作,具有广阔的应用前景．提出了 一种无导词义消歧的方法．该方法以hownet词库为词典,采用二阶上下文构造上下文向量,使用MDL算法进行聚类,最后通 过计算相似...
关键词：词义消歧 HOWNET 二阶上下文 MDL 
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