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上传时间: 2021-02-24
详细说明：单词歧义消除（WSD）是解决自然语言处理问题的关键因素。 WSD的目的是使计算机在特定上下文中自动确定单词的特定含义。 在这方面，最新的研究集中在单词共现以衡量语境相似性上。 然而，这些方法的问题在于它们认为在一定范围内的所有单词对歧义单词具有相等的影响。 在本文中，我们提出了一种用于测量上下文相似度的基于位置的算法。 通过为上下文词分配位置权重，我们比较了新实例和预先标记的实例之间的上下文相似性，以确定歧义词的适当含义。 对Senseval-2英语词汇样本任务的实验表明，我们的算法可以实现良好的精度和召回率。 即使在最低限度的监督状态下，它在很少的训练实例下也能很好地执行。
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