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該文提出了基于Web 的無(wú)指導(dǎo)譯文消歧的詞模型及N-gram 模型方法，并在盡可能相同的條件下進(jìn)行了比較。兩種方法均利用搜索引擎統(tǒng)計(jì)不同搜索片段在Web 上的Page Count 作為主要消歧信息。詞模型定義了漢語(yǔ)詞匯與英語(yǔ)詞匯之間的雙語(yǔ)詞匯Web 相關(guān)度，根據(jù)漢語(yǔ)上下文詞匯與英語(yǔ)譯文之間的相關(guān)度進(jìn)行消歧；N-gram模型首先假設(shè)不同語(yǔ)義下的多義詞N-gram 序列行為模式不同，從而可對(duì)多義詞不同語(yǔ)義類下詞匯在實(shí)例中的
N-gram 序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析以進(jìn)行消歧。兩個(gè)模型的性能均超過(guò)了在國(guó)際語(yǔ)義評(píng)測(cè)SemEval2007 的task#5 上可比較的最好無(wú)指導(dǎo)系統(tǒng)。對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比可發(fā)現(xiàn)N-gram 模型性能優(yōu)于詞模型，也表明組合兩類模型的結(jié)果有進(jìn)一步提升消歧性能的潛力。
N-gram 序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析以進(jìn)行消歧。兩個(gè)模型的性能均超過(guò)了在國(guó)際語(yǔ)義評(píng)測(cè)SemEval2007 的task#5 上可比較的最好無(wú)指導(dǎo)系統(tǒng)。對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比可發(fā)現(xiàn)N-gram 模型性能優(yōu)于詞模型，也表明組合兩類模型的結(jié)果有進(jìn)一步提升消歧性能的潛力。
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