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基于Web的无指导译文消歧词模型与N-gram模型及对比研究

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:221 | 2010-02-10

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该文提出了基于Web 的无指导译文消歧的词模型及N-gram 模型方法，并在尽可能相同的条件下进行了比较。两种方法均利用搜索引擎统计不同搜索片段在Web 上的Page Count 作为主要消歧信息。词模型定义了汉语词汇与英语词汇之间的双语词汇Web 相关度，根据汉语上下文词汇与英语译文之间的相关度进行消歧；N-gram模型首先假设不同语义下的多义词N-gram 序列行为模式不同，从而可对多义词不同语义类下词汇在实例中的
N-gram 序列进行统计与分析以进行消歧。两个模型的性能均超过了在国际语义评测SemEval2007 的task#5 上可比较的最好无指导系统。对这两个模型进行试验对比可发现N-gram 模型性能优于词模型，也表明组合两类模型的结果有进一步提升消歧性能的潜力。
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