卷积块注意力模块嵌入Regnety网络的词义消歧 (2025)
本发明涉及一种卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module，CBAM)嵌入Regnety网络的词义消歧方法。本发明对SemEval-2007:Task#5的训练语料和测试语料进行分词、词性标注、拼音首字母标注、声调标注和语义类标注。选取歧义词左右具有名词、动词、形容词、数词、量词和代词词性的邻接词汇单元的词形、词性、语义类、拼音首字母和声调作为消歧特征。利用Word2Vec工具对消歧特征进行向量化处理，得到训练数据和测试数据；将CBAM嵌入Regnety之中，获得词义消歧模型CBAMRegnety。利用训练数据对CBAMRegnety进行训练，得到优化后的CBAMRegnety。在优化后的CBAMRegnety上，对测试数据进行消歧，得到歧义词汇在每个语义类别下的权重。权重最大的语义类别即为歧义词汇的语义类别。本发明对歧义词汇实现了很好的消歧，更准确地判断歧义词汇的真实含义。 The invention relates to a word sense disambiguation method for embedding a convolutional block attention module (CBAM) into a Regnet network, in particular to a word sense disambiguation method for embedding the CBAM into the Regnet network. According to the method, word segmentation, part-of-speech tagging, pinyin initial tagging, tone tagging and semantic tagging are carried out on a training corpus and a test corpus of SemEval-2007: Task # 5. Selecting word forms, part-of-speech, semantic classes, pinyin initials and tones of adjacent vocabulary units with part-of-speech of nouns, verbs, adjectiv