【摘 要】
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针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题，给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法．单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别．首先利
【机 构】
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北京工业大学应用数理学院,中国科学院计算技术研究所,北京理工大学软件学院
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针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题，给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法．单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别．首先利用并列语境解决语境稀疏问题，获取上下位关系意义的语境．然后利用《同义词词林》对每个语境进行词义修正，以三种特征计算特征词权重，构建“关系一词”的高维向量空间，然后通过潜在语义分析降维，获取上下位关系意义的潜在语义，最后组平均聚类后得到关系的意义划分．在实验中，给出了聚类阈值自动调整函数，分析了词林和潜在语义分析的作用，实验结果证实了方法的有效
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