基于主题模型的中文词义归纳

发布时间：2018-03-31 17:45

  本文选题：词义归纳　切入点：主题模型　出处：《四川大学学报(自然科学版)》2016年06期

【摘要】：词义归纳是在给定包含多义词语料的条件下,识别出多义词词义的过程,通常是采用聚类的方法.本文提出了基于主题模型的方法来解决中文词义归纳问题,基于主题模型的词义归纳方法关键之处在于使用文档的主题概率分布来推断多义词的词义分布.实验结果表明,本文方法在测试数据上获得了77.58%FScore值.
[Abstract]:Semantic induction is the process of recognizing the meaning of polysemous words under the given condition of containing polysemous words, usually by clustering. This paper proposes a method based on topic model to solve the problem of Chinese word meaning induction. The key point of the topic model-based word meaning induction method is to use the topic probability distribution of the document to infer the word meaning distribution of polysemous words. The experimental results show that the method has obtained the 77.58%FScore value on the test data.
【作者单位】： 四川大学电子信息学院;保密通信重点实验室;
【基金】：保密通信重点实验室基金(9140C110401140C11053)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1691779