【摘 要】
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传统的基于知识库的词义消歧方法，以一定窗口大小下的词语作为背景，对歧义词词义进行推断．该窗口大小下的所有词语无论距离远近，都对歧义词的词义具有相同的影响，使词义消歧效果不
【机 构】
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北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心（北京理工大学）,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61132009);国防基础基金;北京理工大学科技创新计划重大项目培育专项计划
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传统的基于知识库的词义消歧方法，以一定窗口大小下的词语作为背景，对歧义词词义进行推断．该窗口大小下的所有词语无论距离远近，都对歧义词的词义具有相同的影响，使词义消歧效果不佳．针对此问题，提出了一种基于词语距离的网络图词义消歧模型．该模型在传统的网络图词义消歧模型的基础上，充分考虑了词语距离对消歧效果的影响．通过模型重构、优化改进、参数估计以及评测比较，论证了该模型的特点：距离歧义词较近的词语，会对其词义有较强的推荐作用；而距离较远的词，会对其词义有较弱的推荐作用．实验结果表明，该模型可以有效提高中文词义消
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