[发明专利]一种基于HowNet的图模型词义消歧方法和系统有效
| 申请号： | 201811503356.1 | 申请日： | 2018-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN109614620B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 鹿文鹏;张旭;张若雨;成金勇;乔新晓;张维玉;孟凡擎 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/951 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙园园 |
| 地址： | 250022 山东省济南*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于HowNet的图模型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充分利用知网知识，深入挖掘知网蕴含的语义知识，将其作为词义消歧的依据，提升词义消歧的性能，采用的技术方案为：①、一种基于HowNet的图模型词义消歧方法，包括如下步骤：S1、构建依存消歧图：分别对歧义句和目标歧义词在HowNet中的例句进行依存句法分析，得到上下文依存关系图和例句依存关系图，进而融合得到依存消歧图；S2、构建上下文消歧图；S3、利用消歧图进行消歧处理；S4、选择正确词义。②、一种基于HowNet的图模型词义消歧系统，该系统包括依存消歧图构建单元、上下文消歧图构建单元、消歧图处理单元和正确词义选择单元。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hownet 模型 词义 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于HowNet的图模型词义消歧方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建依存消歧图：分别对歧义句和目标歧义词在HowNet中的例句进行依存句法分析，得到上下文依存关系图和例句依存关系图，进而融合得到依存消歧图；S2、构建上下文消歧图：在上下文依存关系图中获取上下文知识，对目标歧义词各词义概念进行概念相似度计算，进而得到上下文消歧图；S3、利用消歧图进行消歧处理：借助于依存消歧图和上下文消歧图进行消歧处理；S4、选择正确词义：在消歧结果中选择正确词义，包括如下两种情况：①、若消歧结果中仅有一个词义概念，则作为正确词义；②、若消歧结果是由多个词义概念构成的词义列表，则以词义概念得分最高者作为正确词义。
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