语义消歧
可以看作分类问题。一个词W有K个含义，对W消歧 就是确定W在特定句子中究竟使用了哪一个含义，即把W分到K类中的一个。
分类的依据则是和W邻近的词，即W的上下文C。
歧义可以分为两类：一类是词的语义有多种，如“bank”，可以是银行，也可以是河岸；另一类是词本身的词性也是多样的，如predicate，既能作为名字，也能作为动词。
对于前者，可能需要与W相隔较远的其他词参与消歧，而对于后者，往往通过邻近的词汇就能确定W的词性了。
常用的消歧方法：
一、有监督消歧
1. 贝叶斯分类
s = argmax p(Sk|c), Sk 是W可能包含的语义，C是歧义词的上下文，而s是 使该概率最大的语义，即消歧后确定的语义。
2. 基于信息论的方法。
以W包含2个语义为例，基本思想是最大化 互信息 I(P,Q)，P是W的语义集，Q是W的指示器取值集（指示器 即能区分W不同语义的关键邻近词）。
例：法语“ prendre”的含义是take或make，其指示器可以是 decision,note,example,measure。P划分为 p1 = {take，}和p2={make，}，
Q分为Q1 = {note,example,measure,}和Q2 = {decision}, 如果W的指示器为note，出现在Q1中，那么W对应的语义应该对应地出现在P1中，即take。
在这里，P和Q的集合划分的原则是最大化 I(P,Q)。
该方法感觉和贝叶斯分类本质上类似，还是基于邻近词，根据概率判决，只是具体的公式不一样。
二、 基于词典的消歧（本质上也是无监督消歧的一种）
1. 基于语义定义的消歧。
如果词典中对W的 第i种定义 包含 词汇Ei，那么如果在一个包含W的句子中，同时也出现了Ei，那么就认为 在该句子中 W的语义应该取词典中的第i种定义。
2. 基于类义辞典的消歧。
词的每个语义 都定义其对应的主题或范畴（如“网球”对应的主题是“运动”），多个语义即对应了多个主题。如果W的上下文C中的词汇包含多个主 题，则取其频率最高的主题，作为W的主题，确定了W的主题后，也就能确定其对应的语义。
3. 基于双语对比的消歧。
这种方法比较有创意，即把一种语言作为另一种语言的定义。
例如，为了确定“interest”在英文句子A中的含义，可以利用句子A的中文表达，因为 interest的不同语义在中文的表达是不同的。
如果句子A对应中文包含“存款利率”，那么“interest”在句子A的语义就是“利率”。
如果句子A的对应中文是“我对英语没有兴趣”，那么其语义就是“兴趣”。
ps: 这里说实在的，只是将歧义消除的复杂度转移到了翻译而已。本质并没有被解决。
三、无监督消歧
主要是使用 EM 算法对W的上下文C进行无监督地聚类，也就是对W的语义进行了分类。（当然，该分类的结果不见得就是和词典中对该词的定义分类是匹配的）。
总结
马克思说：”人是社会关系的总和”，那么词的含义就是其上下文关系的体现，所有消歧方法都必须依赖于词的上下文信息，不同方法的区别在于对上下文信息的挖掘程度和方式。
也可以看出，消歧成功与否的关键在于能否充分挖掘和利用上下文信息，上下文可以既可以在广度上扩展：从邻近词汇 ，到跨句，甚至可以到段落，也可以在深度上扩展：从字面语义，到高层的抽象概念。
词义消除歧义NLP项目实验
本项目主要使用 https://github.com/alvations/pywsd 中的pywsd库来实现词义消除歧义
目前，该库一部分已经移植到了nltk中，为了获得更好的性能WSD，而不是使用的NLTK模块pywsd库。
一般来说，从pywsd的simple_lesk()比NLTK的lesk好。当我有空时，我会尽量更新NLTK模块。在本文档中主要介绍原pywsd库的使用。
一、使用的技术：
- Lesk 算法
Original Lesk (Lesk, 1986) Adapted/Extended Lesk (Banerjee and Pederson, 2002/2003) Simple Lesk (with definition, example(s) and hyper+hyponyms) Cosine Lesk (use cosines to calculate overlaps instead of using raw counts)
- 最大化相似度 (see also, Pedersen et al. (2003))
Path similarity (Wu-Palmer, 1994; Leacock and Chodorow, 1998)
Information Content (Resnik, 1995; Jiang and Corath, 1997; Lin, 1998)
- 基线
Random sense
First NLTK sense
Highest lemma counts
二、使用方法：
- 安装：
pip install -U nltk
python -m nltk.downloader 'popular'
pip install -U pywsd
- 使用：
from pywsd.lesk import simple_lesk #引入pywsd库
sent = 'I went to the bank to deposit my money' #设定包含具有多义的词的句子
ambiguous = 'bank' #设定多义的词语
answer = simple_lesk(sent, ambiguous, pos='n') #设置answer的参数，将句子与词进行判断
print (answer.definition()) #打印出答案
三、原理
词义消岐，英文名称为Word Sense Disambiguation，英语缩写为WSD，LESK算法是词义消歧的主要算法。
LESK算法是以一种以TF-IDF为权重的频数判别算法，主要流程可以简述为：
-
去掉停用词
-
统计出该词以外的TF-IDF值
-
累加起来，比较多个义项下这个值的大小，值越大说明是该句子的义项
下面以NBA火箭队为示例来简要实现一下lesk算法：
import os
import jieba
from math import log2
# 读取每个义项的语料
def read_file(path):
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = [_.strip() for _ in f.readlines()]
return lines
# 对示例句子分词
sent = '赛季初的时候，火箭是众望所归的西部决赛球队。'
wsd_word = '火箭'
jieba.add_word(wsd_word)
sent_words = list(jieba.cut(sent, cut_all=False))
# 去掉停用词
stopwords = [wsd_word, '我', '你', '它', '他', '她', '了', '是', '的', '啊', '谁', '什么','都',\
'很', '个', '之', '人', '在', '上', '下', '左', '右', '。', '，', '！', '？']
sent_cut = []
for word in sent_words:
if word not in stopwords:
sent_cut.append(word)
print(sent_cut)
# 计算其他词的TF-IDF以及频数
wsd_dict = {}
for file in os.listdir('.'):
if wsd_word in file:
wsd_dict[file.replace('.txt', '')] = read_file(file)
# 统计每个词语在语料中出现的次数
tf_dict = {}
for meaning, sents in wsd_dict.items():
tf_dict[meaning] = []
for word in sent_cut:
word_count = 0
for sent in sents:
example = list(jieba.cut(sent, cut_all=False))
word_count += example.count(word)
if word_count:
tf_dict[meaning].append((word, word_count))
idf_dict = {}
for word in sent_cut:
document_count = 0
for meaning, sents in wsd_dict.items():
for sent in sents:
if word in sent:
document_count += 1
idf_dict[word] = document_count
# 输出值
total_document = 0
for meaning, sents in wsd_dict.items():
total_document += len(sents)
# 计算tf_idf值
mean_tf_idf = []
for k, v in tf_dict.items():
print(k+':')
tf_idf_sum = 0
for item in v:
word = item[0]
tf = item[1]
tf_idf = item[1]*log2(total_document/(1+idf_dict[word]))
tf_idf_sum += tf_idf
print('%s, 频数为: %s, TF-IDF值为: %s'% (word, tf, tf_idf))
mean_tf_idf.append((k, tf_idf_sum))
sort_array = sorted(mean_tf_idf, key=lambda x:x[1], reverse=True)
true_meaning = sort_array[0][0].split('_')[1]
print('\n经过词义消岐，%s在该句子中的意思为 %s .' % (wsd_word, true_meaning))
结果如下：
['赛季', '初', '时候', '众望所归', '西部', '决赛', '球队']
火箭_燃气推进装置:
初, 频数为: 2, TF-IDF值为: 12.49585502688717
火箭_NBA球队名:
赛季, 频数为: 63, TF-IDF值为: 204.6194333469459
初, 频数为: 1, TF-IDF值为: 6.247927513443585
时候, 频数为: 1, TF-IDF值为: 8.055282435501189
西部, 频数为: 16, TF-IDF值为: 80.88451896801904
决赛, 频数为: 7, TF-IDF值为: 33.13348038429679
球队, 频数为: 40, TF-IDF值为: 158.712783770034
经过词义消岐，火箭在该句子中的意思为 NBA球队名 .
四、改进
对于代码本身，可以做到一点点进步的优化，算法上的优化可以做到更大的跨越，如 http://www.doc88.com/p-9959426974439.html 这篇文章提到的lesk算法的改进。
对于lesk算法的缺点，释义的判断很容易被相同TF-IDF的值误扰，即权值相同的情况。
拓展阅读
贝叶斯
信息论
句法分析树
