【摘要】：為緩解譯文消歧任務(wù)中消歧知識(shí)獲取困難及數(shù)據(jù)稀疏問題,提出了一種基于Web的挖掘雙語詞匯相關(guān)關(guān)系的無指導(dǎo)譯文消歧方法。該方法將雙語詞匯在語料庫中的間接相關(guān)拓展到Web,提出了基于Web的雙語詞匯間接相關(guān)模型,在此基礎(chǔ)上又提出了一種基于Web的雙語詞匯相關(guān)度的消歧方法,通過構(gòu)造不同queries并利用搜索引擎抽取返回頁面的page counts,最后利用點(diǎn)式互信息來計(jì)算詞匯間的相關(guān)度并用于消歧決策。該方法最好性能(P_(mar)=0.464)超過了國際語義評(píng)測(cè)Semeval-2007的Task #5上可比較的最好無指導(dǎo)系統(tǒng)TorMd。
[Abstract]:In order to alleviate the difficulty of obtaining disambiguation knowledge and sparse data in the task of target disambiguation, an unguided translation disambiguation method based on Web for mining bilingual vocabulary correlation is proposed. In this method, the indirect correlation of bilingual vocabulary in corpus is extended to Web,. An indirect correlation model of bilingual vocabulary based on Web is proposed, and on this basis, a disambiguation method of bilingual vocabulary correlation based on Web is proposed. By constructing different queries and using search engine to extract the page counts, of the returned page, finally, the correlation between words is calculated by using point mutual information and used in disambiguation decision. The best performance of this method (P _ (mar) = 0.464) exceeds the best undirected system TorMd. on Task # 5, which is used for international semantic evaluation of Semeval-2007.
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院計(jì)算語言學(xué)研究所;哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：973計(jì)劃(2004CB318102) 國家自然科學(xué)基金(60903063) 中國博士后科學(xué)基金(20090450007)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2475567