作者：羅俊麗
**：《電腦知識與技術》2023年第07期
摘要：針對傳統的詞義消歧方法不能對短小的使用者查詢詞進行詞義消歧，提出了一種基於語義關係圖的詞義消歧方法，利用改進的pagerank演算法計算語義關係圖中的各詞義節點權重，選擇權重較大的詞義作為消歧後的查詢詞詞義。實驗結果驗證了該方法的有效性。
關鍵詞：詞義消歧；本體；pagerank演算法；語義；權重
詞彙的多義性在自然語言中普遍存在，詞義消歧是指根據詞彙所處的語境來確定詞彙的具體含義。詞義消歧在資訊檢索、機器翻譯、文字分類等自然語言處理領域有著重要的理論研究和廣泛的實踐應用。[1]。
有監督詞義消歧通過對訓練語料庫進行詞義標註，採用機器學習的方法來判定待消歧的新例項詞義，這種方法具有較高的消歧準確度，但對訓練語料庫的詞彙標註量依賴較強，且標註文字集費時費力，不易獲得。無監督詞義消歧則直接從原始資料集或知識詞典中判定新例項的詞義，隨著語義詞典的不斷完善，基於知識的無監督詞義消歧成為近年來的研究熱點[2]。
在資訊檢索中，當使用者使用較多的查詢詞描述查詢需求或各查詢詞圍繞同乙個主題時，已有的這些方法能夠取得較好的查詢詞義消歧效果，但當使用者查詢詞較少或各查詢詞的主題關聯性較小時，這些方法並不能很好的獲得查詢詞的詞義，為了解決當使用者查詢詞短小時較為準確的獲得使用者查詢詞義的問題，該文提出了一種基於語義關係圖的查詢詞義消歧方法。該方法以待消歧詞及其上下文詞彙在wordnet中的所有詞義為節點，以wordnet中的連線關係為邊構造語義關係圖，並應用改進的pagerank演算法得到語義關係圖中各詞義節點的權值，則待消歧詞義中權值最高的節點詞義即為該消歧詞的詞義。
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