关联规则挖掘的同义词集挖掘算法

"这篇论文提出了一种基于特征词关联性的同义词集挖掘算法，用于解决自然语言处理中的多义词和同义词问题。通过深入分析概念、词汇和特征词之间的关系，该算法利用关联规则挖掘技术从文本中有效地挖掘出带有上下文信息的同义词集。" 在自然语言处理领域，一词多义和多词同义是普遍存在的挑战，这些现象增加了理解和处理文本的复杂性。为了克服这一难题，研究人员提出了构建包含上下文信息的同义词集，这有助于解析词汇的多重含义和识别同义词。论文的作者们对概念、词汇和特征词三者进行了深入分析，强调了特征词在其中的关键作用。特征词是指能够代表一个概念或主题的关键词，它们在文本中起到标识和区分的作用。 基于这一理解，论文提出了一种新的算法，该算法依赖于特征词之间的关联性。关联规则挖掘是一种成熟的统计方法，常用于发现数据集中项集之间的频繁模式。在本研究中，关联规则挖掘被用来找出特征词之间的共现模式，从而揭示潜在的同义关系。通过这种方法，算法能更准确地识别和聚集具有相似语义的词汇，形成同义词集。 实验结果表明，采用特征词关联性的算法相比其他同类方法有显著的优越性，能更有效地挖掘出上下文相关的同义词集。这些同义词集不仅包含了词汇的语义信息，还包含了它们出现的上下文，这对于解决文本中的多义性和同义性问题至关重要。这为后续的自然语言处理任务，如信息检索、文本分类和机器翻译等提供了有力的支持。 论文的作者包括陈建超、郑启伦、李庆阳和严桂夺，他们分别在数据挖掘、文本知识发现以及智能计算技术等领域有深入研究。该研究得到了广东省自然科学基金和广东省科技攻关项目的资助。 这篇研究为自然语言处理中的词汇消歧和同义词挖掘提供了新的思路，通过关联规则挖掘特征词的关联性，构建的同义词集有助于提升自然语言处理系统的性能和准确性。这一成果对于推动自然语言处理技术的发展和应用具有重要意义。