КарНЦ РАН
в социальных сетях
в социальных сетях
Публикации
Т.В. Каушинис, А.Н. Кириллов, Н.И. Коржицкий, А.А. Крижановский, А.В. Пилинович, И.А. Сихонина, А.М. Спиркова, В.Г. Старкова, Т.В. Степкина, С.С. Ткач, Ю.В. Чиркова, А.Л. Чухарев, Д.С. Шорец, Д.Ю. Янкевич, Е.А. Ярышкина.
Обзор методов и алгоритмов разрешения лексической многозначности: Введение
// Труды КарНЦ РАН. No 10. Сер. Математическое моделирование и информационные технологии. 2015. C. 69-98
Ключевые слова: разрешение лексической многозначности; нейронная сеть; бустинг; лексическая цепочка; наивный байесовский классификатор; байесовская сеть; сочетаемостные ограничения; различение значений сло
Разрешение лексической многозначности (WSD) - это задача выбора между разными значениями слов и словосочетаний в словаре в зависимости от контекста.
В статье представлен краткий обзор методов и алгоритмов разрешения лексической многозначности. Эти методы используют различный математический и алгоритмический аппарат для решения WSD-задачи: нейронные сети, адаптивные алгоритмы улучшения точности обучения (AdaBoost), построение лексических цепочек, методы на основе применения теоремы Байеса и методы кластеризации контекстных векторов и семантически близких слов. Завершает работу сравнение разных алгоритмов решения WSD-задачи. Статья распространяется на правах свободной лицензии "CC Attribution".
В статье представлен краткий обзор методов и алгоритмов разрешения лексической многозначности. Эти методы используют различный математический и алгоритмический аппарат для решения WSD-задачи: нейронные сети, адаптивные алгоритмы улучшения точности обучения (AdaBoost), построение лексических цепочек, методы на основе применения теоремы Байеса и методы кластеризации контекстных векторов и семантически близких слов. Завершает работу сравнение разных алгоритмов решения WSD-задачи. Статья распространяется на правах свободной лицензии "CC Attribution".
DOI: 10.17076/mat135
Индексируется в РИНЦ
Последние изменения: 7 ноября 2015