本文選題：詞義歸納　切入點(diǎn)：主題模型　出處：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年06期

【摘要】：詞義歸納是在給定包含多義詞語(yǔ)料的條件下,識(shí)別出多義詞詞義的過(guò)程,通常是采用聚類的方法.本文提出了基于主題模型的方法來(lái)解決中文詞義歸納問(wèn)題,基于主題模型的詞義歸納方法關(guān)鍵之處在于使用文檔的主題概率分布來(lái)推斷多義詞的詞義分布.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在測(cè)試數(shù)據(jù)上獲得了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.
【作者單位】： 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;保密通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：保密通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(9140C110401140C11053)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1691779