[发明专利]一种基于图模型的词义消歧方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于图模型的词义消歧方法和系统，属于自然语言处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何结合多种中英文资源，优势互补，实现充分挖掘资源中的消歧知识，提升词义消歧性能，采用的技术方案为：①一种基于图模型的词义消歧方法，包括如下步骤：S1、提取上下文知识：对歧义句进行词性标注，提取实词作为上下文知识，实词指名词、动词、形容词、副词；S2、相似度计算：分别做基于英文的相似度计算、基于词向量的相似度计算和基于HowNet的相似度计算；S3、构建消歧图；S4、词义的正确选择。②一种基于图模型的词义消歧系统，该系统包括上下文知识提取单元、相似度计算单元、消歧图构建单元以及词义正确选择单元。

主权项

1.一种基于图模型的词义消歧方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、提取上下文知识：对歧义句进行词性标注，提取实词作为上下文知识，实词指名词、动词、形容词、副词；S2、相似度计算：分别做基于英文的相似度计算、基于词向量的相似度计算和基于HowNet的相似度计算；S3、构建消歧图：利用模拟退火算法对相似度进行权重优化，得到融合后的相似度，进而以词语概念为顶点，概念间的语义关系为边，边的权重为融合后的相似度，构建出消歧图；S4、词义的正确选择：通过图评分对图中候选词义进行打分，进而得到候选词义的得分列表，选择得分最高者作为正确词义。