基于神经网络多义词消歧方法描述：将多义词所在的语义环境通过截取一定的长

基于神经网络多义词消歧方法描述：将多义词所在的语义环境通过截取一定的长度转变为词向量输入神经网络，通过神经网络反复迭代计算，调整权值和偏置值将该多义词进行准确分类，找出最合适的义项进行输出。

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Basierend auf der Beschreibung der Disambiguierungsmethode der Polysemie des neuronalen Netzwerks: Die semantische Umgebung, in der sich Polysemiewörter befinden, wird durch Abfangen einer bestimmten Länge in ein neuronales Netzwerk in einen Wortvektor umgewandelt, und die iterative Berechnung wird durch das neuronale Netzwerk wiederholt, wobei die Gewichte und Versatzwerte angepasst werden, um das Polysem genau zu klassifizieren Geben Sie die am besten geeignete Bedeutung aus.

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Basierend auf der Beschreibung der neuronalen Netzwerkpolysemie-Wort-Disassoziationsmethode: Die semantische Umgebung, in der sich das Polysemy-Wort befindet, wird durch Abfangen einer bestimmten Länge in ein neuronales Neuronats-Polysemie-Wort umgewandelt, und die Polysemie wird genau von der wiederholten Iterations-Site des neuronalen Netzwerks klassifiziert, indem das Gewicht und der Bias-Wert angepasst werden, um das Polysemy-Wort genau zu klassifizieren und das am besten geeignete Synonym für die Ausgabe zu finden.

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Basierend auf der Beschreibung der polysematischen Wortdisambiguation Methode des neuronalen Netzwerks: Die semantische Umgebung von polysematischen Wörtern wird in ein Wort-Vektor-input-neuronales Netzwerk umgewandelt, indem eine bestimmte Länge abgefangen wird, und die polysemösen Wörter werden genau klassifiziert, indem das Gewicht und der Voreingenommenswert durch iterative Berechnung des neuronalen Netzwerks eingestellt wird, und die am besten geeignete Bedeutung für die Ausgabe gefunden wird.<br>

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