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公开(公告)号:CN113065002B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202110417960.8
申请日:2021-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱和上下文语境的中文语义消歧方法,属于自然语言处理技术领域。本发明通过构建消歧知识图谱和基于上下文语境的语义消歧,可以在没有显式语义标注的由原句和完成消歧修改后的结果组成的获取数据集中抽取歧义词实体和消歧词实体以及它们之间的关系,同时将上下文语境作为消歧词实体的属性,从而将消歧知识沉淀于知识图谱,赋能语义消歧工作。本发明可以在新的待消歧文本中准确地发现已登录的歧义词。本发明实现了上下文语境的向量表示和基于向量的相似度计算,使得利用本发明的软件可以更精准地感知歧义词所处的上下文语境。
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公开(公告)号:CN113065002A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110417960.8
申请日:2021-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱和上下文语境的中文语义消歧方法,属于自然语言处理技术领域。本发明通过构建消歧知识图谱和基于上下文语境的语义消歧,可以在没有显式语义标注的由原句和完成消歧修改后的结果组成的获取数据集中抽取歧义词实体和消歧词实体以及它们之间的关系,同时将上下文语境作为消歧词实体的属性,从而将消歧知识沉淀于知识图谱,赋能语义消歧工作。本发明可以在新的待消歧文本中准确地发现已登录的歧义词。本发明实现了上下文语境的向量表示和基于向量的相似度计算,使得利用本发明的软件可以更精准地感知歧义词所处的上下文语境。
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