階層化意思決定法
階層化意思決定法（Hierarchical Meaning Selection, HMS）是一種自然語言處理（NLP）的技術，用於從文本中提取意義。這種方法基於這樣一個概念，即文本中的意義可以分層組織，從最廣泛的意義（如詞彙的語義場）到最特定的意義（如詞彙在特定上下文中的用法）。
在階層化意思決定法中，每個詞彙都會有一個意義層次，這些層次根據詞彙的普遍性和特異性進行排列。例如，對於詞彙 "bank"，它的意義層次可能包括：
- 廣泛的金融機構
- 河流的岸邊
- 計算機科學中的緩衝區
- 特定銀行（如銀行名稱）
當一個詞彙出現在文本中時，階層化意思決定法會根據上下文來選擇最適當的意義。這通常涉及使用機器學習算法來分析文本的語境特徵，並從詞彙的意義層次中選擇最匹配的意義。
階層化意思決定法有助於提高自然語言處理系統的準確性，尤其是在處理多義詞和歧義時。它還可以幫助系統更好地理解詞彙之間的關係，從而提高文本理解和生成任務的性能。