《表2 不同方法的变体词还原效果》

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《基于有效上下文信息的变体词还原方法》

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由于得到的还原结果是一个排序，所以使用precise@k这个指标来评价变体词还原的效果。本文中precise@k=Nk/Q，对于每个变体词mi，将它对应的目标词emi在本文给出的排序序列出现的位置记做pi。Nk在所有的变体词测试样本中，pi≤k的变体词样本数量，Q为所有变体词测试样本数量。若p=1则说明得到的候选目标词排序列表的第一位即是真正的目标词，即准确还原了这个变体词。本文与目前效果最好的几种方法进行了比较，包括文献[8，9，12]的方法。本文中的方法记做AE-ECI。图4和表2展示了几种方法在数据集上的还原效果。从结果中可以看出，相比之前的方法，本文的方法在精确率上有一定的提升。对于pre@1，本方法相比效果最好的Zhang的方法提升3.41%，而对于pre@10，本文的方法较最好的Sha的方法提升了6.43%，显著提高了变体词还原效果。