中文同义词自动抽取研究

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利用术语定义的汉语同义词发现

利用术语定义的汉语同义词发现
42 现代图书情报技术
在构建知识组织系统中均略显不足。 本文以知识组织系统中现有的术语定义信息作为
切入点进行同义词发现算法研究, 基于定义的语义相 似度计算方法可以分为两种:
(1) 利用词汇间的解释与被解释关系构建词汇 关系网络图, 然后利用不同相似度方法进行计算[12-14]。 这种方法需要构建词汇关系网络图, 而对于大型的网 络图不易计算和分析, 因此这种方法不适用于大型的 知识组织系统。
总第 245 期 2014 年 第 4 期
利用术语定义的汉语同义词发现*
殷希红 乔晓东 张运良 (中国科学技术信息研究所 北京 100038)
摘要: 【目的】借鉴 Lesk 词义消歧思想, 提出并实现一种利用术语定义来发现汉语同义词的方法。【方法】将新 能源汽车领域汉语科技词系统中的术语及其定义作为测试集, 首先对术语定义做分词和词性标注, 并进行人工 校对, 然后抽取出动词和名词词性的实词, 再根据两个术语定义中相同的实词数量及位置信息计算术语的相似 度, 最后根据相似度和给定的阈值得到同义词关系的推荐。【结果】利用准确率、召回率、F 值对同义词发现效 果进行评价, 论证该方法的有效性, 结果表明该方法可以达到较高的准确率, 但是召回率比较低。【局限】该同 义词发现方法不能剔除反义关系和相关关系的术语对, 造成召回率较低。【结论】该方法较为简便快捷有效, 并 且可达到较高准确率, 但召回率有待提高。 关键词: 术语定义 相似度算法 同义词发现 实词 出现位置 分类号: G254 TP391
(4) 基于术语翻译进行同义词识别。采用翻译词 对作为双语对齐语料, 将术语同义词作为等价翻译的 过程, 提出基于“翻译镜像” (Translation Mirror) 的同 义词计算方法, 有助于提高同义词计算的效率, 展现 出了较好的研究前景[8-10]。张运良等[11]利用双语语对 中单词条的翻译数量、翻译共现强度等作为基本输入, 通过简单布尔判断、条件互信息或向量空间模型余弦 相似度来计算术语之间的相似度, 进而发现并构建同 义关系, 其中使用互信息方法的准确率最高为 64.53%。

基于监督学习的同义关系自动抽取方法

基于监督学习的同义关系自动抽取方法
系 的方 法 。
目前 , 同义关 系 自动 抽 取 方 法 中 以文 献 [ ] 1 提 出模 板 的方 法 最 为 常 见 。 但 是 , 方 法 的 准 确 率 此 (rcs n 和召 回率 (ea1 比较低 , 难 满 足 用 户 peio ) i rcl ) 很
的需要 。这 是 因为基 于模 板 的方 法要 求模 板 是无 歧
模 板 的表 示 不 灵 活 , 板 的覆 盖 度 ( o eae 很 难 模 cvrg )
中图分 类 号 :P 9 T31
词 与词之 间的 同义 关 系抽 取 是 自然语 言 处理 领 域 中一个 重要 的研 究课 题 。许 多著 名 的知 识 库 ( 如 Wod e, o N t ) rN tH w e等 都将 词 之 间 的同义关 系 视 为非 常重 要 的知识 。然 而 , 之 间 的 同义关 系 大 都 隐 藏 词
基 于 监 督 学 习 的 同义 关 系 自动 抽 取 方 法
孙 霞 , 乐红 董
7 06 ) 10 9
( 西北大学 信息科 学与技术学 院,陕西 西安
摘要: 目的 结果
解 决从 大规 模 文本 中 自动 获取 同义关 系。方 法
将 同义 关 系抽 任 务取 看 成 一 个二 值 提出
分 类 问题 , 其 分为 训 练阶段 和抽 取 阶段 , 4个 处 理模 块 : 处理 、 征 生成 、 型 训 练 和 分 类 。 将 共 预 特 模
9 . % , 回 率 为 8 . % 。此 外 , 文 提 出 的 方 法 33 召 73 本
具 有领 域 自适应 性 , 将训 练 好 的 分类 器 应 用 到不 同 领域 的文本 中 , 取 结 果 的精 度 也 获得 了令 人 满 意 抽

研究同义词的书籍

研究同义词的书籍

研究同义词的书籍同义词是指在语义上相近或相似的词语。

研究同义词的书籍提供了丰富的词汇资源和语言知识,帮助读者扩充词汇量,提高语言表达能力。

下面将介绍几本值得推荐的研究同义词的书籍。

一、《现代汉语近义词用法词典》《现代汉语近义词用法词典》是一本权威的同义词词典,收录了现代汉语中常用的同义词及其用法。

该词典以实用性为主要特点,通过丰富的例句和详细的用法解释,帮助读者准确地理解和使用同义词。

此外,该词典还注重词语的区别和辨析,使读者能够更好地把握词语的细微差别。

二、《英英同义词词典》《英英同义词词典》是一本专门研究英语同义词的工具书。

该词典收录了大量的英语同义词及其用法,帮助读者在英语表达中选择合适的词汇。

此外,该词典还提供了同义词的相关词汇和例句,帮助读者更好地理解和运用同义词。

三、《近义词辨析词典》《近义词辨析词典》是一本针对汉语近义词辨析的专业词典。

该词典通过详细的解释和丰富的例句,帮助读者理解和辨析汉语中常见的近义词。

此外,该词典还注重词语的用法和语境,让读者能够正确运用近义词,避免使用错误或不当的词汇。

四、《同义词反义词词典》《同义词反义词词典》是一本集合了同义词和反义词的词典。

该词典以词汇分类的方式进行编排,方便读者查找和对比同义词和反义词。

此外,该词典还提供了详细的解释和例句,帮助读者全面理解同义词和反义词的用法和语义差异。

以上介绍的几本研究同义词的书籍都提供了丰富的词汇资源和语言知识,对于读者扩充词汇量、提高语言表达能力都具有积极的影响。

通过学习和研究同义词,读者可以更准确、丰富地表达自己的思想和观点,提升沟通能力,使语言更加生动、精确。

因此,研究同义词的书籍是语言学习者和写作爱好者的必备工具,值得推荐和阅读。

基于《知网》的词汇语义相似度计算

基于《知网》的词汇语义相似度计算

基于《知网》的词汇语义相似度计算
《知网》是一个中文语料库,可以用来进行文本语义相似度计算。


见的基于《知网》的词汇语义相似度计算方法有:
1.基于《知网》的同义词词林:《知网》中的同义词词林收录了大量
的同义词、近义词和相关词,可以通过比较两个词在同义词词林中的位置,来衡量它们的语义相似度。

比如,可以通过比较两个词在同一类和同一级
别下的位置,来判断它们的相似度。

2.基于《知网》的词语标注:《知网》中的词语标注包括词义分类和
关系标注等信息,可以通过比较两个词的词义分类和关系标注信息,来衡
量它们的语义相似度。

3.基于《知网》的词语关联度计算:可以通过计算两个词在《知网》
中的关联度来判断它们的语义相似度。

常用的方法有基于路径的关联度计
算和基于信息内容的关联度计算。

这些方法都是基于《知网》的语料库信息进行计算的,可以根据具体
需求选择适合的方法进行词汇语义相似度计算。

同义词检索

同义词检索

同义词检索
同义词检索
特征:
1. 同义词检索主要指用于把两个不同表达方式的词或词组找到对应关系的操作,通过同义词检索可以帮助用户找到想要查询的内容。

2. 同义词检索系统基于词典或字典来实现,主要根据词语的正确形式以及其变形、相关词语、上下文环境等条件来实现。

3. 同义词检索常被用于搜索引擎中,能够通过自然语言处理技术帮助用户实现自动的同义词检索搜索。

4. 同义词检索还可以用于建立一定的知识检索体系,让用户可以更准确的找到相关的知识,从而实现更高效的检索。

机器翻译中的同义词识别技术研究

机器翻译中的同义词识别技术研究

机器翻译中的同义词识别技术研究近年来,随着人工智能技术的不断发展,机器翻译已经逐渐成为普遍应用于各个领域的技术。

然而,机器翻译不可避免地涉及到同义词的识别问题。

同义词的识别一直以来是机器翻译领域的难点之一,本文旨在探讨机器翻译中的同义词识别技术研究。

一、同义词识别的意义同义词识别问题在机器翻译中具有重要的意义,主要体现在以下方面:1、准确性:同义词的误译是机器翻译常见的错误之一。

通过同义词的识别,可以提高翻译的准确性,减少误译率。

2、效率:同义词的识别可以提高翻译的效率,缩短翻译时间,提高翻译的速度。

3、语义理解:同义词的识别对于机器翻译系统的语义理解有着重要的意义。

通过同义词的识别,可以更好地理解句子的语义,从而提高翻译的质量。

二、同义词识别技术的基本原理同义词识别的基本原理是通过分析单词的词汇语义,判断它是否与其他单词意思相近或相同。

同义词识别技术主要包括以下几种:1、基于词频的识别方法:该方法通过计算一定数量的文本中每个单词出现的次数,来判断该单词是否为同义词。

如果一个单词在文本中出现的次数与另一个单词相似,则认为它们是同义词。

该方法简单易行,但是无法判断单词的具体语义。

2、基于词汇库的识别方法:该方法建立一个包含各种单词及其含义的词汇库。

通过比较两个单词在词汇库中的定义,确定它们是否为同义词。

该方法需要建立庞大的词汇库,而且词汇库的及时更新也是一个问题。

3、基于语料库的识别方法:该方法采用机器学习算法,结合大量的语料库,通过分析单词的上下文语境,判断它们是否为同义词。

相对于前两种方法,该方法能够更准确地判断同义词,但需要庞大的语料库和复杂的算法模型。

三、同义词识别技术的研究热点目前,同义词识别技术的研究热点主要体现在以下几个方面:1、疑似同义词的区分:在机器翻译中,有些单词在语义上非常接近,具有很高的相似度,容易被误判为同义词。

因此,研究者开始尝试通过分析这些疑似同义词的语义差异,以实现准确的识别。

近义词 检索

近义词 检索

近义词检索近义词检索是一种常见的信息检索方式,它可以帮助用户查找与所需词语意义相近的词汇,在研究、学习和写作过程中起到了重要的作用。

下面将介绍近义词检索的定义、应用场景以及一些实用的工具和方法。

近义词检索是指通过计算机和网络工具,在大规模语料库中检索与目标词汇意思相似的词语。

它主要基于语义相似度理论,采用自然语言处理技术和算法模型,快速而准确地寻找近义词。

近义词检索可以帮助用户拓展词汇量,提高文本理解能力,让文本表达更加准确、丰富。

二、应用场景近义词检索广泛应用于各个领域,尤其在以下几个方面发挥了重要作用:1. 写作辅助:在写作过程中,我们常常需要避免重复使用同一个词汇,这时可以通过近义词检索来快速寻找替换词,使文本更加生动、多样。

2. 语言学习:学习外语时,近义词检索可以帮助学生扩展词汇量,同时加深对不同词汇之间的差异和用法。

3. 文本相似度计算:在信息检索、文本聚类和文本分类等领域,通过近义词检索可以对文本进行相似度计算,实现文本的自动分类和聚类。

4. 搜索引擎优化:对于网站的SEO优化来说,通过近义词检索可以帮助网站优化者寻找与目标关键词相关的其他高频搜索词,提高网站在搜索引擎的排名。

三、实用工具和方法近义词检索可以通过以下实用工具和方法来进行:1. 同义词词典:通过查找同义词词典,可以找到目标词汇的近义词,进一步了解其语义关系。

2. 语义相似度算法:基于自然语言处理技术的语义相似度算法,可以计算并排序语义相似度较高的词汇,帮助用户找到与目标词汇最相关的近义词。

3. 在线近义词工具:目前有许多在线近义词工具可供使用,用户可以输入目标词汇,获得与之意思相近的词汇列表。

近义词检索是一种有效的信息检索方式,可以在写作、语言学习、文本处理以及SEO优化等场景中发挥重要作用。

通过使用各种实用工具和方法,我们可以迅速地找到与目标词汇意思相近的词汇,提升文本质量和表达能力。

使用近义词检索工具,我们能够更加准确地选择词汇,使文本内容更加生动、多样化。

词语搭配抽取系统的对比研究

词语搭配抽取系统的对比研究

词语搭配抽取系统的对比研究薛晶;杜友福;黄岚【摘要】词语搭配抽取系统是自动抽取搭配的有效工具,对自然语言处理和语言学习具有重要作用.从语料库来源、抽取方法和抽取结果三方面对常用的搭配抽取系统作比较分析,以便找到一种适合于特定情况的系统.【期刊名称】《现代计算机(专业版)》【年(卷),期】2016(000)009【总页数】5页(P17-21)【关键词】词语搭配抽取;抽取方法;语料库【作者】薛晶;杜友福;黄岚【作者单位】长江大学计算机科学学院,荆州 434023;长江大学计算机科学学院,荆州 434023;长江大学计算机科学学院,荆州 434023【正文语种】中文词语搭配自动抽取是指通过计算机的计算能力和程序设计语言从语料库中实现对句子分析和词语抽取,是计算语言学中非常关键的部分[1]。

为了实现词语搭配的高效、准确抽取,目前已有不少抽取系统问世,典型的有FLAX语言学习系统、美国当代英语语料库和词汇导师系统等。

我们从三个方面对常用抽取系统做了比较分析,以便找到一种适用于特定情况的系统。

语料库是通过对自然语言运用的随机抽样,由大量实际使用的语言信息集成供研究学习的文本组合。

通过语料库可以清楚查看某个词或短语的使用频率和典型搭配[2]。

语料库信息量大,可以给词语搭配抽取提供丰富可靠的数据资源。

同时,研究发现语料库呈现的语言搭配不少存在语法结构冲突问题,搭配抽取后,学习者需要分析观察大量搭配数据来归纳语言现象,总结规则[3]。

因而我们的比较研究基于以下3个方面:(1)语料库来源是否符合语料库真实性、代表性(包括平衡性和多样性)、动态性和开放性建设原则[4];(2)抽取方法是否考虑搭配的语法结构关系,是否考虑优缺点和适用范围;(3)抽取结果是否便于学习者进行归纳式学习[3],探索词语搭配规则。

2.1语料库来源语料库建设真实性原则指语料库中的语料必须是真实的;代表性原则指语料选取覆盖范围广,构成语料取自不同领域,具有多样性和平衡性;动态性原则指语料库中的语料应及时更新;开放性原则指语料库本身是开放的,与其他语料库可实现对接[4]。

基于多因素的中文文本主题自动抽取方法

基于多因素的中文文本主题自动抽取方法

基于多因素的中文文本主题自动抽取方法刘金岭;谈芸;李健普;袁娜【摘要】提出了一种基于多因素的文本主题的提取方法,并着重讨论了相应的权值体系.根据概念间的相互关系,对同义概念进行语义归并和上下位概念进行语义聚焦.对于给定的文本,先进行特征词抽取进而生成代表主题概念的重要词汇.综合语句所在位置、语句中的标题、语句中所含重要词汇等多因素构造语句权值表达式,在此基础上,采用主题句选择算法保证每一个主题句被选中,同时解决了主题句的去重问题.实验结果表明,该方法具有较高的抽准率.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)007【总页数】5页(P72-75,79)【关键词】主题句;主题抽取;文本主题;重要词汇;语句权值【作者】刘金岭;谈芸;李健普;袁娜【作者单位】淮阴工学院,计算机工程学院,江苏淮安223003;淮阴工学院,计算机工程学院,江苏淮安223003;淮阴工学院,计算机工程学院,江苏淮安223003;淮阴工学院,计算机工程学院,江苏淮安223003【正文语种】中文【中图分类】TP1810 引言文本主题抽取对快速浏览和查询文本资料有着非常重要的意义。

一般地,主题抽取的方法大都是利用各种加权算法,并计算关键词对文本主题的重要程度,选定那些重要程度大的关键词[1]。

目前国内外的相关研究中,有些方法是利用词汇频率来提取文本主题[1];而文献[2]是从语言理解的角度进行了主题抽取;文献[3,4]则是利用关键词匹配和关键词统计的方法抽取主题,所有这些方法都没有考虑表达主题的不同用词之间的语义关联。

在国外研究中也涉及到了这方面的内容,文献[5]是利用使用TF*PDF算法从日文新闻中提取主题;而文献[6]则利用相关度对词的共现进行分析,建立词之间的语义关联,进一步生成代表主题概念的种子词类。

研究表明,解决同一概念的不同语言表达形式语义的关联问题,在目前可能达到的目标也许只能通过机器学习,对原始语料中概念之间语义关联进行挖掘[7]。

同义词挖掘模型

同义词挖掘模型

同义词挖掘模型
同义词挖掘模型是用于从文本数据中自动发现和提取同义词关系的模型。

以下是几种常见的同义词挖掘模型:
1.基于词向量的模型:基于词向量的模型,如Word2Vec、
GloVe和FastText等,使用神经网络算法将单词表示为低
维的向量空间,在向量空间中相似的单词通常对应着同义
词关系。

这些模型通过训练大规模的文本语料库来学习单
词之间的语义关系,从而发现同义词。

2.基于词嵌入的模型:基于词嵌入的模型是在词向量的基础
上进一步处理,将每个单词表示为一个连续矩阵表示,如
词嵌入矩阵。

通过比较不同单词之间的词嵌入矩阵相似性,可以挖掘同义词关系。

3.基于上下文的模型:基于上下文的模型,如词袋模型
(Bag-of-Words)和Skip-gram模型,通过考虑单词在上下
文中的出现情况来推断同义词关系。

这些模型通常使用语
言模型进行训练,以预测给定上下文的单词。

4.基于统计的模型:基于统计的模型使用统计方法来发现同
义词之间的分布和共现关系。

例如,共现矩阵可以统计单
词之间的共现频率,并使用聚类或关联规则等方法来发现
同义词群组。

这些模型都是根据不同的方法和技术来挖掘同义词关系的。

根据具体的数据和任务,适当选择和调整模型可以提高同义词挖
掘的效果。

此外,还可以结合外部知识资源,如词典、语料库或知识图谱等,来增强同义词挖掘的准确性和丰富性。

中文事件抽取技术研究

中文事件抽取技术研究

容安全学术会议(NCIRCS 22007)”。

会议的程序委员会向本刊推荐了27篇论文,并经作者仔细修改,编辑部得到授权,将在2008年第一、二期发表,以飨读者。

文章编号:100320077(2008)0120003206中文事件抽取技术研究赵妍妍,秦兵,车万翔,刘挺(哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室,黑龙江哈尔滨150001)摘 要:事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向,本文对事件抽取的两项关键技术———事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。

在事件类别识别阶段,本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法;在事件元素识别阶段,本文采用了基于最大熵的多元分类的方法。

这些方法很好的解决了事件抽取中训练实例正反例不平衡以及数据稀疏问题,取得了较好的系统性能。

关键词:计算机应用;中文信息处理;事件抽取;事件类别识别;事件元素识别中图分类号:TP391 文献标识码:AR esearch on Chinese Event ExtractionZHAO Yan 2yan ,QIN Bing ,CH E Wan 2xiang ,L IU Ting(Information Retrieval Laboratory ,School of Computer Science and Technology ,Harbin Institute of Technology ,Harbin ,Heilongjiang 150001,China )Abstract :Event Extraction is an important research point in the area of Information Extraction.This paper makes an intensive study of the two stages of Chinese event extraction ,namely event type recognition and event argument recognition.A novel method combining event trigger expansion and a binary classifier is presented in the step of event type recognition while in the step of argument recognition ,one with multi 2class classification based on maximum entropy is introduced.The above methods solved the data unbalanced problem in training model and the data sparseness problem brought by the small set of training data effectively ,and finally our event extraction system achieved a better performance.K ey w ords :computer application ;Chinese information processing ;event extraction ;event type recognition ;event argument recognition收稿日期:2007205231 定稿日期:2007212203基金项目:国家自然科学基金资助项目(60575042,60675034);国家863资助项目(2006AA01Z145)1 引言事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向。

术语提取的常见方法

术语提取的常见方法

术语提取的常见方法
术语提取是自然语言处理中的一个重要任务,旨在从文本中识别和提取专业领域的术语。

以下是几种常见的术语提取方法:
基于规则的方法:这种方法依赖于人工制定的规则来识别术语。

这些规则可以基于词形、词义、句法、语义等特征。

然而,这种方法需要大量的人工工作和领域知识,且对于不同的领域或不同的文本,规则可能需要进行调整。

基于统计的方法:这种方法利用统计模型来识别术语。

例如,通过分析词频、词形变化、上下文信息等特征,训练模型来预测可能的术语。

这种方法相对自动化,但需要大量的训练数据,且效果取决于特征的选择和模型的训练。

基于深度学习的方法:随着深度学习技术的发展,许多研究者开始利用神经网络来进行术语提取。

例如,使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或Transformer等模型,可以捕捉文本中的上下文信息和词义信息,从而更准确地识别术语。

深度学习方法通常需要大量的训练数据和计算资源,但其效果较好,尤其在处理复杂的文本时。

混合方法:结合上述多种方法进行术语提取。

例如,可以结合基于规则的方法和基于统计的方法,或者结合基于统计的方法和基于深度学习的方法。

混合方法通常可以取长补短,提高术语提取的准确率和泛化能力。

在实际应用中,选择哪种方法取决于具体需求、数据量、计算资源和领域知识等因素。

同时,对于任何方法,都需要进行适当的调整和优化,以适应特定的任务和数据。

中文信息自动抽取 - Journal of Northeastern University - 东北大学

中文信息自动抽取 - Journal of Northeastern University - 东北大学

1998年 2月第19卷第1期东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University(Natural Science)Feb.1998Vol.19,No.1中文信息自动抽取朱靖波① 姚天顺②(东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110006)摘 要 论述了信息抽取与信息检索的区别,信息抽取与深入的自然语言处理的区别,中文信息自动抽取的目的、任务和基本模型;然后介绍了一些国外的IE系统;讨论了关于中文信息自动抽取的一些问题和正在开展的中文信息抽取研究工作.关键词 中文信息自动抽取,信息检索,信息处理,自然语言理解.分类号 T P391.2科学技术高速发展的今天,信息高速公路的兴起,每天都有大量的数据文件以电子形式进行交流.如何快速、准确地获得重要信息成为了信息处理研究的一个重要课题.实际上,人们根本无法通过阅读所有的电子资料来获得他们需要的信息,信息检索(Information Retrieval,I R)成为了重要的信息获取手段.为了适应新的发展,信息处理研究者还在不断探索其他信息处理技术,一种新的信息处理技术信息抽取(Information Ex traction,IE)也成为了信息处理的研究热点.至今关于IE工作的报道主要针对英文文本,关于中文信息自动抽取的报道甚少.1 信息抽取信息抽取(IE)与信息检索(IR)的区别,可以作如下比喻,IR系统类似一个收集器,收集大量有用的原材料;而IE系统类似一个加工器,对IR 系统收集的原材料进行加工,提炼.信息检索(IR)的目的在于查找与查询条件相关的文本;信息抽取(IE)的目的在于从文本中抽取出一些特定类型的信息.例如从关于计算机的文本中抽取设备名字,用途,生产产家等特定信息.一个典型的IE任务是从在线文本中抽取相关的信息,填写到预定义好的模版中的属性槽中[1].这种任务的主要优点在于当前文本与特定领域无关信息将被有效地过滤掉,而深入的自然语言处理技术必须对整个文本进行完全分析.正因为这原因,E.Riloff 和W.Lehnert实现的高精度的文本分类系统中采用了信息抽取技术代替深入的自然语言处理技术.特定领域的IE系统任务与通用的自然语言理解任务不同.对于通用的自然语言理解来说,系统必须对输入的句子进行深入分析,产生包含输入句子所有意义(包括隐含意义)的表达.一般来说,理解分为两步:第一步通过句法分析将输入的句子映射到一个句法结构中,如句法树;第二步,通过句法到语义的转换分析实现将句法结构映射到意义表达.而对于特定领域的IE来说,完全句法分析和深入的语义解释是没有必要的.输入的文本只能映射到一些有限数目的事件分类,如关于爆炸事件,凶杀事件等等.还有需要抽取的信息的类型也是预先定义好的,因而在相关的句子中,只有一些携带相关信息的短语单元才能被解释.国外大约在80年代初就开展信息抽取的研究,取得了一些成果,出现了一些IE系统.Gerald dejong实现的FRUMP系统是比较早的IE系统. FRUM P系统把有线新闻网络作为数据源,使用一些新闻故事的简单脚本来对有线新闻网络进行监控.FRUM P系统采用关键字检索,概念句子分析,脚本匹配方法寻找相关的新闻故事.FRUMP 系统是一个面向语义的系统,采用了一个特定领域的事件描述脚本知识库.在1981年,Cow ie研制了一套系统,主要从关于植物和动物的正规结构描述中抽取一些简单信息填入一个具有固定记录格式数据库中.ATRANS是一个商品化产品,主要用于处理国家银行中钱转帐的信息.采用类1996-11-18收到. ①男,23,博士研究生;②男,62,教授,博士生导师.国家自然科学基金资助项目(编号:69675019).似于FRUM P系统的概念句子分析技术. ATRANS系统描述了利用一些简单的语言处理技术能够完成限制在小规模,特定领域的信息抽取任务,具有一定的实用性.SCISOR系统采用文本部分分析技术,对所有关于公司信息进行信息过滤,然后从文本中抽取关于公司名字等条目存入数据库中,供查询使用.Message Under-standing Conference(M UC)是一个ARPA资助的系列工程,有许多大学、研究所参加.1987年的M UCK1和1989年的M UCK2主要集中在从小规模的海军信息文本中抽取相关信息.M UC-3和M UC-4采用的文本主题和类型发生变化,采用关于拉丁美洲国家恐怖事件通用主题的报纸和有线新闻文本作为数据源,系统包括预定义好的信息模版和辅助抽取规则,基本任务是从在线文本中抽取相关信息填入预定义的模版中的属性槽中.目前大多数IE系统采用基于知识的方法.例如专家系统驱动技术,模版驱动技术,基于脚本等等.虽然基于知识的方法在特定领域内被证明是十分有效,但最主要的问题是在于大规模知识库的构造,由人工来构造大规模知识库是不可行的.为了解决这个问题,必须引入其他NLP技术,加强有力的机器学习技术等等.90年代的IE技术发展与80年代的IE技术主要区别在于从小规模系统转向大规模系统,用于收集相关文档和创造模版集合的时间和精力大大增加,同时还引入一些句子分析技术,文本部分分析技术等NLP技术.2 中文信息自动抽取的层次模型下面给出一个中文信息自动抽取的层次模型:第五层模版层输出生成第四层语段层相关分析第三层句子层句子分析第二层名词短语层短语分析第一层过滤层信息过滤图1 一个中文信息自动抽取的层次模型第一层:过滤层这一步是IE的开始,目的在于滤掉一些不相关的文档,收集相关的文档进一步加工,叫做信息过滤.常用技术采用特征词频率统计和特定模式匹配来判定该文本或局部文本是否相关.第二层:名词短语层完成对文本中实体的识别,同时构造实体模版,填写实体属性,主要分为两步:(1)主要采用基于语料库技术或其他分词技术实现分词与词性标注.(2)对当前文本中包含的特定领域的主要名词短语单元(实体)的分析(识别),同时对它们标注语义信息(实体属性).第三层:句子层实现事件模版的构造,建立实体之间的联系.通常采用基于知识的句子分析技术,将名词短语层所识别的短语单元(实体)映射到一个结构(事件模版)中,同时标注它们的角色.第四层:语段层语段中通常存在的指代和省略现象,采用语段分析技术实现句子相关分析,对句子层获得的结构实现重载和合并,解决语段的指代和省略问题,构造一个完整的实体-事件网络.第五层:模块层格式化分析结果(实体-事件网络),输出到预定义好的模版中,叫做输出生成层.下面是系统的一个抽取结果:输入:东北大学计算机科学研究所关于语言工程集成系统的研制技术报告输出:%%Name=“testfile.txt”Title=“东北大学计算机科学研究所关于语言工程集成系统的研制技术报告”Date=1/10/96Time=14:05:36%%$$〈Event-01〉Action-Object:研制Sub-Object:〈Entity-01〉Obj-Object:〈Entity-03〉Goal-Object:〈Entity-02〉〈Event-02〉Action-Object:促进Sub-Object:〈Entity-01〉Obj-Object:〈Entity-02〉$$&&〈Entity-01〉=Name:东北大学计算机科学研究所Class:研究所〈Entity-02〉=53第1期 朱靖波等:中文信息自动抽取Name:中文信息处理研究Class:〈Entity-03〉=Name:语言工程集成系统Class:系统Including:机器翻译,信息检索,信息过滤,信息抽取,文本分类,计算机辅助阅读,语音识别等等3 关于中文信息自动抽取的一些问题评估IE系统主要有两个指标:召回率和精确率.召回率等于系统产生的正确答案的数目除以文本中所有可能正确的答案的数目.召回率主要测试系统的理解程度.精确率等于系统产生的正确答案的数目除以系统产生的所有答案的数目.精确率主要测试系统的准确程度.然而,目前上述的IE系统只能处理特定类型的文本和只能获得部分精确.在M UC4系统中,17个参加单位的平均指标为35%召回率和33%精确率.目前中文信息自动抽取还存在许多困难:(1)实际上定义好的包含从文本中抽取的重要的信息的模版是一个十分困难和复杂的问题.(2)传统的基于关键字检索和统计技术的信息检索存在同义词问题,多义词问题,短语问题,局部性问题和全局性问题等局限性.(3)分词与词性标注过程中存在歧义问题.(4)短语边界确定,短语语义标注也是一个需要进一步研究的课题.(5)基于知识的句子分析方法最主要的问题是在于大规模知识库的构造.(6)语段中的指代和省略问题的解决需要引入语境分析技术.4 结 论虽然中文信息自动抽取目前还存在许多困难,它不断引起了NLP研究者的兴趣,研究工作不断深入下去.但是IE还是一个长期的研究目标.至今关于IE工作的报道主要针对英文文本,关于中文信息自动抽取的报道甚少.作者在进行中文信息自动抽取研究中取得了一些进展.(1)提出了一种基于浏览的信息过滤技术,构造了一个关于台湾问题的信息自动过滤系统,达到83%召回率和85%精确率[2].(2)为了解决词汇歧义问题,采用基于规则的分词技术[3].(3)提出了一种基于优化图操作的高效分析算法-SOC算法[4].(4)提出了一种主题选取算法(CDT)来解决语段中的指代和省略问题,构造了初步实验模型[5].(5)初步构造了一个从关于计算机的文本中抽取设备名字、用途、生产产家等信息的中文信息自动抽取的模型系统.参考文献1Kim Jun-Tae,M oldovan Dan L.Acquisition of linguistic patterns for k now ledge-based information extraction.In:Eradie.IEEE Transactions on Know ledge and Data Engineering.Cal if:Reine Press,1995,7(5):1342张庆侠.中文信息自动过滤系统的研究与实现:[学位论文].沈阳:东北大学,19963姚天顺,张桂平,吴映明.基于规则的汉语自动分词系统.中文信息学报,1990,4(1):764朱靖波,王宝库,侯正茂.一种基于优化图操作的自然语言分析算法-SOC算法.见:赖金定主编.中文电脑国际会议论文集.新加坡:东方语言基金会,1994.1205张桂平,蔡东风.汉语分析系统中省略的一种解决方法-主题选取法.见:赖金定主编.中文电脑国际会议论文集.新加坡:东方语言基金会,1996.208Chinese Information Automatic ExtractionZhu Jingb o,Y ao T ianshunABSTRAC T Firstly differences between I E and I R,differences between I E and in-depth natural languag e processing,the goal, the task and the basic model of IE are discussed,then intro duces some IE stly this paper discusses some difficult problems of I E,and introduces our research on Chinese information ex traction.KEY WORDS chinese information automatic extraction,information retrieval,infor mation processing,natural language processing.(Received November18,1996) 54东北大学学报(自然科学版) 第19卷。

基于加权二部图匹配的中文段落相似度计算

基于加权二部图匹配的中文段落相似度计算

基于加权二部图匹配的中文段落相似度计算张绍阳;曹家波;王子凡;曲卫东【摘要】In order to improve the low accuracy of the statistical method that is represented by the traditional Vector Space Model(VSM)and based on word frequency in Chinese paragraph similarity computing, this thesis proposes a method to compute Chinese paragraph similarity on the basis of weighted bipartite graph matching. The similarity comput-ing method will be divided into two levels:paragraphs and sentences. Thus, sentences can be treated as paragraphs and calculated the similarity by using bipartite graph matching. First of all, it utilizes key words extraction algorithm to extract the main vocabulary backbone of the sentences, using the main vocabulary as vertex of weighted bipartite graph to calcu-late similarity of sentences. Secondly, it calculates the paragraph similarity by using the sentence as a vertex of weighted bipartite graph, and the similarity between sentences as the weight coefficient between the vertex of weighted bipartite graph. Experimental results show that the proposed method has been greatly increased in accuracy compared with VSM, in virtue of its ability to identify synonyms accurately and match two similar words in different locations of paragraphs automatically.%为了改进传统以向量空间模型(VSM)为代表的基于词频统计的方法在中文段落相似度计算时存在的精度不高问题,在基于加权二部图匹配的思想上提出了一种计算中文段落之间相似度的方法.该方法将相似度计算分为段落和句子两个层次,将句子作为简单段落看待,也使用二部图匹配进行相似度计算.首先利用句子主干词汇提取算法来提取句子的主干词汇,将主干词汇作为二部图的顶点,把主干词汇之间的相似度作为二部图顶点之间的权值系数,进行句子相似度的计算.其次,将句子作为加权二部图的顶点,把句子之间的相似度作为二部图顶点之间的权值系数,进行段落之间的相似度计算.实验结果表明,该方法与VSM相比,由于它能准确识别同义词,自动匹配两个在段落中不同位置的相似词语,因而在准确度上有了很大的提高.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)018【总页数】7页(P95-101)【关键词】段落相似度;句子主干提取;二部图匹配;向量空间模型;中文分词【作者】张绍阳;曹家波;王子凡;曲卫东【作者单位】长安大学信息工程学院,西安 710064;长安大学信息工程学院,西安710064;长安大学信息工程学院,西安 710064;长安大学信息工程学院,西安710064【正文语种】中文【中图分类】TP301文本相似度计算是自然语言处理领域中一项基础、核心而前沿的研究课题,在实际中有着广泛的应用。

【硕士论文】中文问答系统中的信息检索模型的研究

【硕士论文】中文问答系统中的信息检索模型的研究

重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了各种自然语言处理技术。

目前,国内外有很多的科研机构参与了英文问答技术的研究,甚至己经有相对成熟的英文问答系统,但是参与中文自动问答技术研究的科研机构并不是很多,而且基本没有成型的中文问答系统。

本文正是对中文问答技术研究的一个探索。

基于自然语言处理的中文问答系统包括五个主要组成部分:问题理解、信息检索、信息处理、答案抽取、FAQ模块五个子系统。

信息检索模块是自动问答系统中最重要的模块之一,检索的结果对后面的处理,以至找到问题的正确答案都有很大的影响,同时它也是智能咨询系统、机器对话等研究的重要方面。

本文充分结合了汉语语言的特点以及计算语言学的技术,对问答系统中信息检索模块进行了深入分析,指出了在实际的使用问答系统的时候,用户的回答质量参差不齐。

我们不但要尽量检索相似度高的文档,而且还希望检索出来的文档的质量尽可能的好,而传统的信息检索中常用的四种数学模型:布尔模型、模糊逻辑模型、向量模型和概率模型以及基于语言模型的信息检索模型在计算相似度的时候都没有考虑到问题的质量。

本文通过最大熵方法用困惑度、序列模型、词的搭配作为特征来评估文档的质量,最后利用翻译模型把问题质量成功的集成到检索模型中。

最后,我们从社区问答系统中抽取问答对作为语料进行测试,试验结果表明引入文档质量到检索模型中比传统的检索模型能取得更好的试验结果。

关键词:问答系统,信息检索,文档质量,语言模型,最大熵我本沉默ELIZA扮演一个心理学专家的角色,采用启发式的心理疗法,通过反问应对精神病人的提问,诱导病人不停地说话,从而达到对病人进行心理治疗的目的。

1971年,Winograd利用MACLISP语言开发了SHRDLU问答系统。

SHRDLU包括解析器、英语语法识别器、语义分析器、一般问题解答器等。

该系统主要是用于儿童积木话题,并且取得了较好的效果。

“闯”和“冲”、“逃”和“窜”两组同义词的词义特点研究的开题报告

“闯”和“冲”、“逃”和“窜”两组同义词的词义特点研究的开题报告

“闯”和“冲”、“逃”和“窜”两组同义词的词
义特点研究的开题报告
一、研究背景
同义词是指在词义上或语用上有相似之处但不能通用的词语,同义词是一个语言的重要组成部分。

在汉语中,多有一词多义的现象,其含义相近而稍微有所不同,词义转化依据语言语境的不同产生,有时也对不同的阅读者又产生不同的理解。

因此,同义词的研究是汉语词汇研究中一个必不可少的环节,更是中文翻译的一项重要工作。

本文针对“闯”和“冲”、“逃”和“窜”两组同义词,通过分析其特点和用法,以及后者的细微区别,探讨同义词的实际意义及其研究价值。

二、研究问题
(1)“闯”和“冲”、“逃”和“窜”的词义特点是什么?
(2)两组同义词之间的区别是什么?有什么实际应用价值?
三、研究内容
本文将通过下列逐步实现上述问题:
(1)论文引言,关于研究同义词的意义和研究价值进行论述。

(2)对“闯”和“冲”、“逃”和“窜”的起源、语用和词义进行分析。

(3)对两组同义词之间的区别进行详细分析。

(4)总结分析研究结果,对同义词的研究取得的成果进行评价。

四、研究方法
本文将采用文献资料法、语料库分析法和实例分析法,对“闯”和“冲”、“逃”和“窜”进行领域分析、语境分析及语义分析和语用分析,以探讨它们的词义、语法和用法的差别和特点。

五、研究价值
本研究的主要价值在于:
(1)对于同义词的内涵及其语用背景的探讨和分析,将有助于我们更好地理解和使用中文词语。

(2)鉴于本文所研究的同义词的实际应用价值,本研究的研究结果将为语言教学、翻译学,甚至是广大读者提供帮助。

基于SpaCy的中文信息抽取与标注研究

基于SpaCy的中文信息抽取与标注研究

基于SpaCy的中文信息抽取与标注研究中文信息抽取与标注是一项重要且具有挑战性的研究领域。

为了高效地处理大量的中文文本数据,并从中提取出有用的信息,研究人员一直在不断探索和寻找适合的工具和方法。

近年来,基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术正逐渐成为研究者的关注焦点。

SpaCy是一个流行的自然语言处理库,其提供了一系列功能强大的工具,可用于处理文本、构建文本解析树等。

虽然SpaCy最初是为英文开发的,但随着其在中文处理上的不断优化,已经逐渐成为中文信息抽取与标注的有力工具。

在中文信息抽取与标注的研究中,一个关键的任务是实体识别和命名实体识别。

实体指的是一种在文本中具有特定意义的抽象概念,如人名、地名、组织机构名等。

实体识别和命名实体识别的目标是从文本中识别出这些实体,并进行分类标注。

基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术通过结合机器学习算法和规则化方法,能够有效地识别和标注文本中的实体。

在使用SpaCy进行中文信息抽取与标注时,首先需要构建训练数据集。

训练数据集包括一系列已经标注好的文本样本,其中包含了实体的位置和类别信息。

通过使用这些训练样本,我们可以训练出一个中文实体识别模型。

训练模型的过程中,SpaCy使用了一种被称为条件随机场的机器学习算法,该算法可以根据文本的上下文信息来识别实体,并赋予其正确的标签。

一旦训练模型完成,我们就可以使用它来对新的文本进行实体识别和标注。

通过SpaCy的接口,我们可以轻松地将待处理的文本输入模型,并获得识别出的实体以及相应的标签。

这样,我们就可以高效地从大量的中文文本数据中提取出有用的信息。

除了实体识别和命名实体识别,基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术还可以应用于其他任务,如关系抽取、事件抽取等。

关系抽取是指从文本中识别并提取出实体之间的关系,而事件抽取则是指从文本中提取出与特定事件相关的信息。

这些任务的完成更加复杂,需要结合更多的自然语言处理技术和模型,但基于SpaCy的中文信息抽取与标注技术为研究者们提供了一个良好的起点和基础。

基于百科资源的多策略中文同义词自动抽取研究

基于百科资源的多策略中文同义词自动抽取研究
p o o e lisr tg c r p s sa mu t ta e i — meh d c n it g f ltr l i lrt g r h t o o ssi o i a s n e mi i a o t m, p te n a y l i at r ma c i g lo ih a d a e n th n ag rt m n P g Ra k
w rs 并不属 于 同义词 的范 畴。面 向信息 检索 od)
1 引 言
的中文同义 词 主要 分为 学名 与 俗名 、 全称 与简 称、 新称与 旧称 、 型号 或代号 、 中英文译 词 、 字母
在信息检 索 和语 义资 源 构建 领 域 , 同义词 缩略词 、 音译 词等 。反 义词 ( 对义 词 ) 包含 所 主要是指一个 或 多个 能 够相 互替 换 、 达 相 同 的概 念互 不相容 , 描述 的主题 相 同, 表 但 通常 也被 概念的词或词 组 , 并 不考 虑词 汇 的感 情 色彩 视 为 一种 特 殊 的 同 义 词 。 其 和语气 , 与语 言学 上严格 定义 的同义词 相 比. 它
a g r h t xr c i e e s n n msfo e c c o e i e o r e .T e meh d s p o n o i n sa l o e ta t lo i m o e ta t t Ch n s y o y r m n y lp d ar s u c s h t o u p  ̄sa y d man a d i b e t x r c
中文 同义 词的 自动识 别和 获取在 中文 信息
的含义要宽泛一些 。同义词 的主要 特征是 它们 处理 、 信息 检 索等 领域 中应 用 十分 广 泛。例 如 在语义上具 有相 似性 , 但相 似性 并 不等 同于相 提 高文献 数据 库 和 网络检 索 的效 率 , 现检 索 实

中文词汇语义关系抽取评测大纲(修订版)

中文词汇语义关系抽取评测大纲(修订版)

中文词汇语义关系抽取评测大纲(修订版)1.评测对象本次评测的对象是中文词义语义关系(包括同义关系、上下位关系)抽取中的核心技术。

2.任务设置本次评测包括2个子任务:同义词发现和下位词发现。

2.1 同义词发现对给定词表中的每个词,本任务要求找出该词的同义词。

同义词的来源不限定于给定词表,可以从其他资源(例如词典、互联网等)中获取。

同义词(同义异形词),指表达的意义相同或相近,但表达形式不同的词汇。

其主要形式包括:别名/俗称:包括书面语和口头语、学名和俗称、不同地区的称谓差异等。

例如“计算机”和“电脑”互为同义词。

“操作系统”(大陆)和“作业系统”(台湾)互为同义词。

但仅为简体/繁体写法差别的,例如“计算机”和“計算機”,是同一个词汇,而不是同义词。

全称/简称:例如“中华人民共和国”与“中国”互为同义词。

异形词:指在普通话书面语中并存并用的同音、同义而书写形式不同的词语,例如“笔画”和“笔划”互为同义词。

外来语译名差异:外来语有时存在多种翻译形式,它们之间互为同义词。

例如“奥巴马”和“欧巴马”互为同义词。

语义近似:指语义、语用上相近的词,例如“尊敬”和“敬重”互为同义词。

2.2 下位词发现对给定词表中的每个词,本任务要求找出该词的下位词。

下位词的来源不限定于给定词表,可以从其他资源(例如词典、互联网等)中获取。

下位词指其语义内涵包含在另一个词汇(称为上位词)内涵之中的词汇。

即下位词是上位词的一个特殊实例。

例如“水果”的下位词包括“苹果”、“梨”、“菠萝”等。

“国家”的下位词包括“中国”、“美国”、“日本”等。

“文本分类方法”的下位词包括“支撑向量机”、“贝叶斯分类”、“K近邻”等。

本次评测中,下位词不包括采用一般限定语修饰给定词所构成的合成词(或词组)。

例如“中国城市”不是“城市”的下位词。

“红苹果”不是“苹果”的下位词。

但专有名词不在此列。

例如“冠状病毒”仍认为是“病毒”的下位词。

“红富士苹果”仍认为是“苹果”的下位词。

同义词检测心得体

同义词检测心得体

同义词检测心得体在自然语言处理领域,同义词检测是一个非常重要的研究方向。

同义词是指在特定语境中,具有相同或类似含义的词语。

同义词在文本处理中的应用非常广泛,例如:信息检索、文本分类、信息抽取等。

在这篇文章中,我将分享我的同义词检测心得体。

同义词的定义同义词是指在特定语境中,具有相同或类似含义的词语。

例如:汽车、轿车、速递、快递等等,它们在不同的场景下可以互相替换使用。

同义词是相对的概念,不同的场景下会出现不同的同义词。

例如:在同一个场景下,“剪刀”和“剪子”就是同义词,但在另一个场景下就不一定了。

同义词检测的方法同义词检测的方法一般分为两种:基于词典的方法和基于语料库的方法。

基于词典的方法基于词典的方法是通过构建同义词词典来实现同义词检测。

同义词词典一般是由人工构建的,其中包含多个同义词的词语、解释和示例。

同义词词典的优点是可以快速的查询同义词,但是由于人工构建的限制,词典可能不够全面,且无法应对新词的出现。

基于语料库的方法基于语料库的方法是通过分析大量的文本语料库来发现同义词。

这种方法一般通过计算词语之间的相似度或共现次数来判断同义词。

基于语料库的方法的优点是可以自动发现同义词,且可以应对新词的出现。

但是它也存在一些缺点,例如:需要大量的计算资源和存储空间。

同义词检测的应用同义词检测在自然语言处理中有广泛的应用,例如:信息检索、文本分类、信息抽取等。

在信息检索中,同义词检测可以帮助用户更准确地查找所需的信息。

例如:如果用户搜索“汽车”,则同义词检测可以将“轿车”、“速递”等词语也加入到搜索范围中,从而使搜索结果更全面。

在文本分类中,同义词检测可以帮助算法准确地识别特定的词语。

例如:在新闻分类中,同义词检测可以将“美洲大陆”、“美洲洲”等词语都归为“美洲”这个类别,从而提高分类的准确度。

在信息抽取中,同义词检测可以帮助算法更准确地识别实体,例如:在电影评论中,同义词检测可以将“大银幕”、“电影院”等词语都识别为“影院”这个实体。

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1.
基于模式匹配的方法

人工模式提取
◦ 基于770个词条百科,手动进行模式提取,这 里的模式是指同义词提示词。
模式类型 前置名词模式 前置动词模式
模式数量 39 64
实例 模式:昵称 例:周笔畅的昵称是笔笔。 模式:又名 例:栀子花又名栀子。 模式:美称 例:杭州素有人间天堂的美称。
后置模式
8
基于模式匹配的方法
例4: 浅谈责任感与责任心。 例5: 可贵的责任感与事业心。
基于并列结构的方法

◦ “责任感”与“责任心” ◦ “责任感”与“事业心”则不是。相同数为0。 ◦ 文档 -> 文件 -> 档案 -> 案例
基于并列结构的方法

基于并列结构的方法-实验结果
目标词 “规则”对应的同义词集合:
Di24A01= 规则 守则 准则 则 规 律 章法 轨道 清规 戒律 规例 规约
目录

基于语义词典的方法
◦ 基于《同义词词林(扩展版)》 ◦ 基于中文概念词典CCD

基于网络资源的方法
◦ 基于模式匹配的方法 ◦ 基于并列结构的方法 ◦ 同义词传递性扩充的方法

自动模式获取
◦ 基于百科全文获取包含同义词词对的句子。 在获得的句子集合上,提取左右词语列表、 左三元组列表,并根据获得的列表进行同义 词穷尽自动抽取。如下表所示:
模式类型 左词语列表 、 , 称 和 又 74 右词语列表 、 , 。 ; 等 24 左三元组列表 、「同义词」、 ,「同义词」, ,又称 称「同义词」、 ”、“ 131
目录

基于语义词典的方法
◦ 基于《同义词词林(扩展版)》 ◦ 基于中文概念词典CCD

基于网络资源的方法
◦ 基于模式匹配的方法 ◦ 基于并列结构的方法 ◦ 同义词传递性扩充的方法
基于模式匹配方法工提取的“目 标词+模式词+候选同义词”模式取得高质 量同义词。 3. 利用高质量同义词在百科全文中获取限定 语料,自动提取出上下文环境模式。 4. 利用目标词和上下文环境模式提取同义词。
最终“爱好”的同义词为
0.4 1.0 0.25 0.75 0.125 0.125 0.75
{嗜好,喜好,业余爱好, 偏好,偏爱,偏袒, 喜欢} 。
基于语义词典-实验结果
◦ 基于同义词词林获取到5277个目标词的同 义词,平均每个词语对应13个同义词。 ◦ 基于CCD获取到5727个目标词的同义词,平 均每个对应6个同义词。 ◦ 基于字典的方法获取到的同义词的目标词 大多是普通名词、动词、形容词。
排名前5
总计
基于模式匹配的方法-规则过滤
Байду номын сангаас
由于网络资源存在不规范性,需要对获取到的同义 词进行筛选。 筛选方法:
◦ 首先对获取到的同义词进行分词, ◦ 然后使用如下规则进行筛选:
◦ 规则1 若候选同义词是一个完整的分词结果,同义词有效。 ◦ 规则2 若候选同义词分词结果中包含{ 共和国,市,州,镇, 县,郡,帝国 }中任一后缀,同义词有效。 ◦ 规则3 若候选同义词分词结果是两个字数词性一致的词语,同 义词有效。 ◦ 规则4 若候选同义词分词结果包含目标词语,同义词无效。 ◦ 上述四个规则,优先度依次递减。
中文同义词自动抽取研究
南京师范大学计算机学院 自然语言处理小组 曹冉 孙玉霞 狄颖 指导老师: 曲维光 周俊生
目录

基于语义词典的方法
◦ 基于《同义词词林(扩展版)》 ◦ 基于中文概念词典CCD

基于网络资源的方法
◦ 基于模式匹配的方法 ◦ 基于并列结构的方法 ◦ 同义词传递性扩充的方法
目录

基于语义词典的方法
基于并列结构的方法-基本思想
◦ 并列结构包含的两个词语一般有共同的形态,语 义相似或相关,中间使用 “和,或,逗号,顿号” 等并列连词进行连接。 ◦ 假设并列结构包含的两个词语中一个是目标词, 则另一个可以作为该目标词的候选同义词。 ◦ 采用基于词素和知网的方法进行过滤,提高同义 词抽取的正确性。
基于模式匹配的方法-实验结果
◦ 对于给定的9455个目标词,其中有8268个词 语能够获取到对应的词条百科。 ◦ 基于词条概述能够获取到同义词的有815个 目标词。
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基于语义词典的方法
◦ 基于《同义词词林(扩展版)》 ◦ 基于中文概念词典CCD

基于网络资源的方法
◦ 基于模式匹配的方法 ◦ 基于并列结构的方法 ◦ 同义词传递性扩充的方法
宏平均 宏平均 宏平均 微平均 微平均 微平均 准确率 召回率 F1值 准确率 召回率 F1值 TYCL CCD Final 0.294 7 0.223 6 0.358 0.344 7 0.229 8 0.604 0.276 4 0.195 5 0.396 0.322 5 0.311 7 0.302 0.418 3 0.211 8 0.635 0.364 2 0.252 2 0.410
◦ 基于《同义词词林(扩展版)》 ◦ 基于中文概念词典CCD

基于网络资源的方法
◦ 基于模式匹配的方法 ◦ 基于并列结构的方法 ◦ 同义词传递性扩充的方法
《同义词词林(扩展版)》

在《同义词词林(扩展版)》中,编码末 尾为 = 的词语集合表示的是同一个语义。 因此,目标词的同义词即为包含目标词的 编码末尾为 = 的词语集合。
中文概念词典 CCD

CCD中使用Synset字段来描述概念。 但是在Synset中的词语并不完全是同义词,而是 某种意义上的相关词。

一个词语也可能出现在多个Synset中 。
◦ 如目标词“爱好”:
概念编号 01745360 00273902
定义 吸引普通大众 一种附属的活动
Synset 喜好 流行 爱好 盛行 风行 嗜好 爱好 业余爱好
基于中文概念词典
本文提出基于典型同义词的过滤方法。 基本思想:

◦ 在包含目标词的Synset中统计出典型同义 词。 ◦ 使用典型同义词按照一定规则在Synset中 过滤出同义词。
典型同义词统计方法

典型同义词统计方法

基于典型同义词的过滤算法

概念编号i 01745360
00273902 04463325 04700175 05565069 05608483 05573285
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