词义消歧新方法：基于语义密度与哈希的算法

"基于语义密度的名词消歧算法 (2012年)，何文垒，刘功申，上海交通大学信息安全工程学院" 本文是2012年发表于《计算机科学》期刊上的一篇学术论文，由何文垒和刘功申合著，主要探讨了一种新颖的名词消歧算法，其核心思想是利用语义密度来量化词义之间的相关性，以解决自然语言处理中的词汇歧义问题。名词消歧是自然语言理解的关键环节，它旨在确定多义词在特定上下文中的准确含义。 传统的消歧方法通常依赖于词频、上下文信息或统计模型，而该研究则引入了语义密度的概念，这是一种在WordNet语义网络基础上扩展的语义距离度量。WordNet是一个广泛使用的英语词汇知识库，包含了词汇间的词汇关系，如同义词集（synsets）和语义层次结构。作者定义的语义密度不仅考虑了两个词义之间的直接距离，还考虑了它们与其他词义的关联，以更全面地反映词义的相关性。 为了提高算法的效率，文章还提出了一种类似于Locality Sensitive Hashing（LSH）的语义哈希方法。LSH是一种用于近似最近邻搜索的数据结构，可以快速定位相似的项。在WordNet上应用的语义哈希能有效降低计算语义密度的复杂度，这对于大规模文本处理尤其重要，因为它减少了计算量，提高了算法的执行速度。 论文通过在SemCor数据集上进行实验，SemCor是一个标注了WordNet senses的英文语料库，对提出的算法进行了验证和评估。实验结果应展示了该算法在保持消歧效果的同时，显著降低了计算复杂度，证明了其在名词消歧领域的创新性和实用性。 关键词：消歧，名词消歧，语义密度，语义哈希，自然语言处理，WordNet，LSH 中图法分类号：TP18，这表明该研究属于计算机科学和技术领域，特别是信息处理技术的子类别。 文献标识码：A，表示该论文为理论研究或基础性研究，具有较高的学术价值。 这篇论文贡献了一种新的名词消歧策略，通过语义密度和语义哈希技术提升了消歧效率，对于理解和改进自然语言处理系统中的词汇歧义问题具有重要意义。