[发明专利]一种基于图卷积神经网络的中文词义消歧方法有效
| 申请号： | 202110485038.2 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113095087B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 刘睿;仇化平;黄长帅 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F40/268;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图卷积神经网络(Graph Convolution Network，GCN)的中文词义消歧方法。本发明首先对汉语语料进行预处理。该步骤对训练和测试语料包含歧义词的语句进行分词、词性标注和语义标注处理。以歧义词所在的句子，以及句中所包含的词形、词性和语义作为消歧特征并作为节点来构建词义消歧特征图，使用Word2Vec、Doc2Vec工具和点互信息(PMI)、TF‑IDF方法对节点和边进行嵌入权值。用训练语料训练GCN模型，将模型优化。用优化后的GCN模型，对测试语料进行词义消歧，可得到歧义词汇在各个语义类别下的概率分布。将概率最大值对应的语义类判别为歧义词汇的语义类。本发明具有较好的词义消歧效果，更准确的判断歧义词汇的真实含义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 中文 词义 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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