| 专利号 | 2018115033557 | 申请日 | 2018-12-10 | 专利名称 | 一种基于图模型的词义消歧方法和系统 |
| 授权日 | 2023-04-07 | 专利权人 | 枣庄学院 | 发明人 | 孟凡擎;燕孝飞;张强;陈文平;鹿文鹏 |
| 主分类号 | G06F40/205 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 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。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
