基于信息增益改进贝叶斯词义消歧方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200810058518.5
IPC分类号：G06F17/27
申请日期：
2008-06-12
申请人：
昆明理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于信息增益改进贝叶斯词义消歧方法
申请号	CN200810058518.5	申请日期	2008-06-12
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2008-10-29	公开/公告号	CN101295294
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	余正涛;邓宾;韩露;郭剑毅;车文刚
代理机构	昆明正原专利代理有限责任公司	代理人	金耀生

摘要

本发明提出了一种基于信息增益改进贝叶斯词义消歧方法。该方法采用“知网”(HowNet)作为消歧资源，通过知网中的义项来描述和区分词在上下文中的词义，利用人民日报标注语料库，对歧义词进行词义义项标注，构建了词义消歧语料库。采用信息增益方法对语料进行统计，计算出歧义词上下文不同位置信息增益值，根据信息增益值选取影响岐义词前后6个位置词构建词义消歧特征向量，采用贝叶斯算法，通过信息增益为特征向量12维特征赋予不同的权重值，构建了改进贝叶斯词义消歧模型。对10个汉语常用歧义词进行消歧测试实验，结果证明该方法有效，其中封闭测试正确率达95.72％，开放测试正确率达85.71％。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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