[发明专利]一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法在审
| 申请号： | 201910976701.1 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110750644A | 公开（公告）日： | 2020-02-04 |
| 发明（设计）人： | 吕晨;姬东鸿 | 申请（专利权）人： | 广东外语外贸大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 词义 词义学习 随机游走 新类 词汇资源 自然语言处理技术 处理系统 词汇语义 鲁棒性 分类 标注 判定 抽象 合并 建造 补充 检测 应用 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：采用如下步骤：
步骤一、采用随机游走方法指对待标数据进行分类；
步骤二、判断是否需要构造新类，若需要，则构造一个新类并考虑是否和以前的类进行合并，然后再进行随机游走分类；如果没有必要产生新类，则意味着结束；
步骤三、对未标注的数据进行词义判定。
2.根据权利要求1所述的一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：步骤一采用随机游走方法对待标数据的词义进行分类。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：步骤一采用基于向量内积的方法来定义数据之间的相似度。
4.根据权利要求1所述的一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：步骤二中根据分类结果的清晰度来判断是否需要构造新类。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机游走的词义排歧和词义学习方法，其特征在于：对未标注的数据进行词义判定；词义排岐的结果根据随机游走方法对原有类的分类确定，而词义学习的结果则根据新类确定。
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