一种基于博弈论的词义消歧方法

本文提出了一种基于演化博弈论的词义消歧新模型，其中每个待消歧的词被表示为图上的一个节点，图的边表示词间关系，而词义则表示为类别。这些词根据其相邻词可能选择的词义，同时更新自身的类别归属偏好。我们使用分布信息来衡量每个词对其他词决策的影响权重，并使用语义相似度信息来衡量各选择之间的兼容强度。借助这些信息，我们可以将词义消歧问题形式化为一个约束满足问题，并利用源自博弈论的工具求解，同时保持文本的连贯性。该模型基于两个思想：相似的词应被分配到相似的类别，以及一个词的含义并不依赖于文本中的所有词，而仅依赖于其中的一部分。本文深入阐述了用博弈论对词义消歧问题进行建模的思想动机，并通过一个示例加以说明。结论部分对框架中使用的相似度度量组合进行了广泛分析，并与当前最优系统进行了比较。结果表明，我们的模型优于当前最优算法，并可应用于不同任务和不同场景。