基于有效上下文信息的变体词还原方法
Morph resolution based on effective context information
1. 中国科学院信息工程研究所 第二研究室, 北京 100093
2. 中国科学院大学 网络空间安全学院, 北京 100049
摘要
在社交网络上,用户常创造一些变体词来替代部分实体名词,将这些变体词还原为原目标词是自然语言处理中的一项重要工作。针对现有变体词还原方法准确率不够高的问题,提出了基于有效上下文信息的变体词还原方法。该方法利用点互信息抽取出变体词和候选目标词的有效上下文信息,并将其融合进自编码器模型中,获得变体词和候选目标词更准确的编码,并依据此计算相似度进行候选目标词排序,更准确地实现了变体词还原任务。实验表明,该方法较当前主流的几种方法相比效果有显著提升,提高了变体词还原的准确率。
基金项目
科技部“十一五”科技支撑计划资助项目(2017YFB0803301)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0033
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1737-1740,1747
文章编号: 1001-3695(2019)06-029-1737-04
发布历史
[2019-06-05] 印刷出版
引用本文
游绩榕, 沙灜, 梁棋, 等. 基于有效上下文信息的变体词还原方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1737-1740,1747. (You Jirong, Sha Ying, Liang Qi, et al. Morph resolution based on effective context information [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1737-1740,1747. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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