词义消歧（WSD）是确定单词在特定上下文中预期含义的过程。它解决了多义性带来的挑战，即许多单词具有多个相关含义。例如，当我们遇到句子“I went to the bank”时，我们会根据周围的上下文线索自动理解“bank”是指金融机构还是河岸。
WSD 在许多自然语言处理（NLP）应用中至关重要，因为如果词义被错误识别，结果可能会出现问题：
- 机器翻译系统可能会因对词义的误解而产生错误的翻译。
- 信息检索系统可能会因语义不确定性或混淆而返回不相关的结果。
- 问答系统需要精确的词义才能提供准确且相关的答案。
词义消歧的主要方法
WSD 技术主要分为三种方法，每种方法都有独特的方法论和用例。
1. 基于知识的方法
基于知识的方法利用词汇资源（如词典和语义网络）来确定词义。Lesk 算法 就是基于这一方法运行的。
- 将上下文单词与候选词义的词典定义进行比较
- 计算上下文单词与定义内容之间的重叠度
- 选择重叠分数最高的词义
优势：
- 不需要带标注的训练数据
- 利用现有的语言学知识库
- 提供可解释的消歧决策
Lesk 算法假设，在连贯文本中一起使用的单词，其词典定义中会反映出语义关系。
2. 监督学习方法
监督学习方法将 WSD 视为一个分类问题，在单词实例已手动标注正确含义的数据集上训练机器学习模型。
主要特征：
- 需要大量经过词义标注的训练数据
- 采用标准的机器学习算法，如支持向量机、决策树或神经网络
- 使用包括周围单词和句法关系在内的上下文特征
训练过程：
- 从标注示例中提取特征
- 训练分类器将特征向量映射到词义标签
- 应用训练好的模型来消歧新实例
虽然监督方法准确率很高，但它们面临着为所有词义组合获取足够标注数据的挑战。
3. 无监督学习方法
无监督方法在没有词义标注训练数据的情况下运行，而是依赖大型文本语料库中的分布模式。
基本原理：
- 出现在相似上下文中的单词往往具有相似的含义
- 基于上下文相似性对单词出现进行聚类
- 为生成的聚类分配词义标签
现代技术：
- 利用词嵌入和上下文表示
- 使用聚类算法对相似的上下文进行分组
- 利用大规模语言模型进行上下文理解
这些方法在特定领域或语言缺少标注数据或无法获得标注数据时特别有价值。
实现：基本的 WSD 系统
1. 创建类和词义库
我们创建一个 BasicWSD 类，用于存储目标单词的词义库。每个单词都有多个含义，每个词义都与有助于识别它的关键词相关联。
self.sense_inventory：存储每个歧义词及其含义和关联的关键词。self.stop_words：存储常见单词（如 the、and、of），以便在处理期间忽略它们。
Python
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2. 预处理输入句子
我们定义了一个方法来清理输入句子。它删除不必要的单词