黄雄

作品数：2被引量：64H指数：2
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供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
发文主题：词义消歧向量空间模型自然语言处理自然语言理解团队开发更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机研究与发展》《软件学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
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基于向量空间模型中义项词语的无导词义消歧被引量：37
《软件学报》2002年第6期1082-1089,共8页鲁松 白硕 黄雄 
国家自然科学基金资助项目(69773008);国家863高科技发展计划资助项目(863-306-2D02-01-3);国家重点基础研究发展规划973资助项目(G1998030510)~~
有导词义消歧机器学习方法的引入虽然使词义消歧取得了长足的进步,但由于需要大量人力进行词义标注,使其难以适用于大规模词义消歧任务.针对这一问题,提出了一种避免人工词义标注巨大工作量的无导学习方法.在仅需义项词语知识库的支持下...
关键词：向量空间模型 义项词语 无导词义消歧 义项词语 自然语言处理 
基于向量空间模型的有导词义消歧被引量：37
《计算机研究与发展》2001年第6期662-667,共6页鲁松 白硕 黄雄 张健 
国家"九七三"重点基础研究发展规化项目基金! (G19980 3 0 5 10 );国家自然科学基金! (69773 0 0 8);国家"八六三"高技术研究发
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关系到自然语言处理中诸多应用问题的效果优劣 .由于自然语言知识表示的困难 ,在手工规则的词义消歧难以达到理想效果的情况下 ,各种有导机器学习方法被应用于词义消...
关键词：词义消歧 向量空间模型 义项矩阵 自然语言理解 有导机器学习 
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