的能力來確定一個詞的意義是由其使用激活在特定的上下文中被稱為詞義消歧在自然語言處理(NLP)。這是一個重要的NLP技巧來確定一個詞的意義在一個特定的上下文。確定一個詞的準確使用在一個句子有許多應用程序中,經常和NLP係統難以正確識別單詞。
高精度POS塗畫者可以解決詞的句法歧義。WSD(詞義消歧)是指解決語義歧義的問題。語義模糊性的分辨率比句法歧義的解決更加困難。詞義消歧本質上解決時出現的歧義時確定一個詞的意義在不同情況下使用。
詞義消歧方法(WSD):
- 詞典或以知識為基礎的方法:這些技術主要依靠詞彙數據庫、字典和寶藏。他們不依靠全集模棱兩可的證據。Lesk方法是第一個使用一個字典。Lesk將它定義為“衡量重疊這個詞和當前上下文的定義,“這意味著識別正確的對一個詞。這個句子或段落的周圍單詞構成當前上下文。
- 監督方法:這些技術假定上下文可以提供足夠的證明自己澄清的意思。術語“知識”和“推理”在這些方法並不被認為是必要的。作為一個集合的“特點”,上下文被描述。一起,它包含細節的話。
- Semi-supervised方法:大部分詞義消歧算法采用semi-supervised由於缺乏學習策略訓練語料。這是因為semi-supervised方法使用標記和未標記數據。這些方法需要很少的注釋文本和大量的純未經文本。
- 無人監督的方法:由於他們獨立於體力勞動,無監督方法打破知識獲取瓶頸有巨大的潛力。
