%0 Journal Article
%A 高雪瑶
%A 张春祥
%A 赵凌云
%T 基于卷积神经网络的词义消歧
%D 2019
%R 10.13190/j.jbupt.2018-148
%J 北京邮电大学学报
%P 114-119
%V 42
%N 3
%X 为了提高词义消歧性能，提出了一种基于卷积神经网络的消歧方法.以歧义词为中心，向左右两侧连续扩展4个邻接词汇单元，选取其中的词形、词性和语义类作为消歧特征.以消歧特征为基础，使用卷积神经网络来确定歧义词的语义类别.利用SemEval-2007：Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学语义标注语料来优化卷积神经网络.使用SemEval-2007：Task#5的测试语料来测试词义消歧分类器的性能，所提方法的消歧平均准确率有提高.实验结果表明，该方法在词义消歧中是可行的.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2018-148