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论文类型：会议论文

发表时间：2007-10-13

页面范围：191-197

关键字：汉语词义消歧;贝叶斯分类器;Bootstrappig算法;分组策略;标注语料

摘要：提出一种基于Bootstrapping的汉语词义消歧模型。该模型采用贝叶斯分类器作为基本分类器,从小规模的词义标注语料出发,分类器通过对初始标注语料的学习来对未标语料判别义项,可信度高的句子加入标注语料集,这样不断提高分类器的性能,在选取可信度高的句子时采用分组策略。实验表明,在相同的标注语料条件下,采用原始策略和分组策略的Bootstrapping算法较基本贝叶斯算法都取得了更好的分类效果,分组策略Bootstrapping算法的消歧准确率比贝叶斯算法平均提高了3.5％。