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面向搭配知识库建设的汉语词义区分
研究
面向搭配知识库建设的汉语词义区分研究
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第十届全国
计算
语言学
学
术会议
作者:
朱虹
刘扬
俞士汶
北京大学信息学院计算语言学研究所
北京大学计算语言学教育部重点实验室
针对当前搭配资源在描述框架和知识获取方面的不足,本文将词义
研究
和搭配
研究
结合起来,设计并实现基于搭配的汉语词义区分方法,期望利用词语的搭配特征区分词语的词义,同时,自动获取可区分词义的相关搭配知识。评测结果表明,利用最小描...
详细信息
针对当前搭配资源在描述框架和知识获取方面的不足,本文将词义
研究
和搭配
研究
结合起来,设计并实现基于搭配的汉语词义区分方法,期望利用词语的搭配特征区分词语的词义,同时,自动获取可区分词义的相关搭配知识。评测结果表明,利用最小描述长度选取最优聚类结果获取的搭配词集具有明显的词义区分能力,在新的具有词义区分功能的搭配知识描述框架下,可广泛用于未来的大规模搭配知识库建设。
关键词:
搭配
词义区分
层次聚类
最小描述长度
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基于Web弱指导的本体概念实例及属性的同步提取
基于Web弱指导的本体概念实例及属性的同步提取
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第十届全国
计算
语言学
学
术会议
作者:
康为
穗志方
北京大学计算语言研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室
本文提出了一种基于Web弱指导的本体概念实例和属性的同步提取方法,利用小规模的种子实例和属性集,本文从Web上自动获取实例和属性共现的上下文模式,并利用种子实例和属性的关联性来评价这些模式。进一步,根据上下文模式提取候选概念实...
详细信息
本文提出了一种基于Web弱指导的本体概念实例和属性的同步提取方法,利用小规模的种子实例和属性集,本文从Web上自动获取实例和属性共现的上下文模式,并利用种子实例和属性的关联性来评价这些模式。进一步,根据上下文模式提取候选概念实例和属性后,本文提出两种方法来评价提取的候选实例和属性。第一,利用概念实例和属性的关联性来互相评价对方的准确度;第二,利用候选实例或候选属性与种子实例或属性在上下文模式分布上的相似度来评价准确度。
实验
结果表明,本文的方法能够有效地辅助本体的自动构建。
关键词:
Web
概念实例提取
属性提取
弱指导
上下文模式
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