文献类型：期刊文献

中文题名：基于WordNet词义消歧的语义检索研究

英文题名：Research on Semantic Retrieval of Word Sense Disambiguation Based on WordNet

作者：高雪霞[1,2];炎士涛[3]

第一作者：高雪霞

机构：[1]新乡学院计算机与信息工程学院;[2]武汉理工大学计算机科学与技术学院;[3]河南科技学院信息工程学院

第一机构：新乡学院计算机与信息工程学院

年份：2017

卷号：39

期号：2

起止页码：118-121

中文期刊名：湘潭大学自然科学学报

外文期刊名：Natural Science Journal of Xiangtan University

收录：北大核心:【北大核心2014】；

基金：河南省科技厅科技发展项目(152400410343);新乡学院科技创新基金(15ZB06)

语种：中文

中文关键词：词义消歧;信息检索;Jaccard系数;WordNet;查准率;查全率

外文关键词：word sense disambiguation; information retrieval; Jaccard coefficient; WordNet; precision; recall

摘要：针对有监督和基于知识库的词义消歧问题,提出了一种新的基于Jaccard系数的词义消歧算法,以解决词义错误配对问题.利用WordNet知识库中的知识源表示歧义词的词义信息并生成词义资源库,结合提出的基于Jaccard系数词义消歧算法完成信息检索.试验测试结果显示,通过新的词义消歧算法,信息检索系统精确度比传统信息检索系统提高10%.
In order to solve the problem of word sense disambiguation based on knowledge base and knowledge base,a new word sense disambiguation algorithm based on Jaccard coefficients is proposed.This paper uses the knowledge sources in the WordNet knowledge base to express the semantic information of the ambiguous word and generates the word meaning resource database,and combines with the proposed Jaccard based word sense disambiguation algorithm.The experimental results show that the accuracy of the information retrieval system is 10% higher than that of the traditional information retrieval system.