基于《知网》的中文信息结构消歧研究

《中文信息结构库》是《知网》的重要组成部分之一,可以作为中文语义分析的规则库,对其进行消歧是实际应用的基础之一。因此,该文首先对中文信息结构进行了形式化描述;接着对其进行优先级划分;然后根据其构成形式提出了四种不同的消歧方法 即词性序列消歧法、图相容匹配消歧法、图相容度计算消歧法、基于实例的语义相似度计算消歧法;最后针对不同优先级的中文信息结构集设计了不同消歧流程。实验结果证明消歧正确率达到了90% 以上。     

基于《知网》的汉语未登录词语义相似度计算

提出了一种基于《知网》的汉语未登录词语义相似度计算方法。该方法首先参照意合网络理论构造了语义关系匹配函数;接着在用概念图表示未登录词语义信息的基础上,根据节点在语义表示中的作用不同对其分类;然后应用匹配函数对弧、节点对及节点对集进行分类;最后设计了未登录词的整体相似度、不同类型节点对及节点对集相似度的计算方法。该方法能够合理分类未登录词的语义信息并能将其充分利用到计算过程中,实验结果证明此方法是有效的。     

一种基于知网的中文词义消歧算法

词义消歧对自然语言处理领域许多问题的研究具有重要的理论和实践价值.针对该问题,提出了一种基于知网的中文词义消歧算法.为了考虑上下文词汇对词义消歧的不同影响,以语义相似度计算为基础,设计了三种语义联系强度计算方法,并且制定了四条词义消歧规则,依此实现中文词义消歧.实验数据显示该方法可获得65%左右的召回率和75%左右的准确率.     

中文语义相关度计算模型研究

现有的中文语义相关度计算模型对相关度的定义并不明确和统一,且计算方法多以相似度计算为基础,导致应用语义相关度存在局限。提出了一个新的语义相关的定义,认为两个词所表达的概念之间,如果存在用类似“知网”的知识描述体系所描述的语义关系,那么这两个概念之间就是语义相关的。通过挖掘这些直接或间接的关系,提出了一种新的语义相关度的计算模型,适用于所有类似知网的知识体系中语义相关度的计算。最后将该计算模型应用于词义排歧,验证了该计算模型的有效性。     

基于关系运算的汉语词汇语义相关度计算

提出一种基于关系运算的汉语词汇语义相关度计算方法。该方法首先以知网为语义资源,根据义原特征文件构造知识库概念图;然后从集合论角度对语义关系的运算进行研究,形式化不同语义关系间的运算规律;接着根据语义运算,提出不同情况下义原相关度的计算方法;最后根据知网知识词典,提出不同情况下词汇语义相关度的计算方法。该方法在计算过程中不但能够充分利用知网中的语义信息,而且考虑到了语义间蕴含的规律,实验证明其是有效的。     

基于HowNet义原和Word2vec词向量表示的多特征融合消歧方法

针对目前词向量表示低频词质量差,表示的语义信息容易混淆,以及现有的消歧模型对多义词不能准确区分等问题,提出一种基于词向量融合表示的多特征融合消歧方法。该方法将使用知网（HowNet）义原表示的词向量与Word2vec生成的词向量进行融合来补全词的多义信息以及提高低频词的表示质量。首先计算待消歧实体与候选实体的余弦相似度来获得二者的相似度;其次使用聚类算法和知网知识库来获取实体类别特征相似度;然后利用改进的潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型来抽取主题关键词以计算实体主题特征相似度,最后通过加权融合以上三类特征相似度实现多义词词义消歧。在西藏畜牧业领域测试集上进行的实验结果表明,所提方法的准确率（90.1%）比典型的图模型消歧方法提高了7.6个百分点。     

面向词义消歧的词语相关度计算

为解决词义消歧问题,引入了语义相关度计算。研究并设计了词语相关度计算模型,即在充分考虑语义资源《知网》中概念间结构特点、概念信息量和概念释义的基础上,利用概念词与实例词间的搭配所表征的词语间强关联来进行词语相关度的计算。实验结果表明,该模型得到的语义相关度结果对于解决WSD问题提供了良好的支撑依据。     

一种新的汉语词义消歧方法

针对自然语言处理领域词义消歧这一难点,提出一种新的汉语词义消歧方法。该方法以《知网》为语义资源,充分利用词语之间的优先组合关系。根据优先组合库得到句中各个实词与歧义词之间的优先组合关系;将各实词按照优先组合关系大小进行排列;计算各实词概念与歧义词概念之间的相似度,以判断歧义词词义。实验结果表明该方法对于高频多义词消歧是有效的,可作为进一步结构消歧的基础。     

基于知识图的汉语词汇语义相似度计算

提出了一种基于知识图的汉语词汇相似度计算方法,该方法以《知网》2005版为语义知识资源,以知识图为知识表示方法,在构造词图的基础上,以知网中的语义关系为依据对词汇概念中的义原进行分类,通过计算不同类型义原的相似度得到概念的相似度;为了对词汇相似度计算方法进行客观评价,设计了词汇相似度计算方法的量化评价模型;采用该模型对所提出的计算方法进行评价,试验结果证明此方法的有效度为89.1%。     

一种新的汉语词义消歧方法

针对自然语言处理领域词义消歧这一难点，提出一种新的汉语词义消歧方法。该方法以《知网》为语义资源，充分利用词语之间的优先组合关系。根据优先组合库得到句中各个实词与歧义词之间的优先组合关系；将各实词按照优先组合关系大小进行排列；计算各实词概念与歧义词概念之间的相似度，以判断歧义词词义。实验结果表明该方法对于高频多义词消歧是有效的，可作为进一步结构消歧的基础。     

基于概念图的汉语语义计算的研究与实现

中文信息处理的发展迫切需要加强汉语语义理论的研究,尤其是汉语语义表示形式和语义计算的研究。针对目前汉语语义计算方法的计算结果并不准确的问题,提出了一种基于概念图的汉语语义计算方法。该方法以“知网”为语义知识资源,以概念图为知识表示方法,把自然语言文本转化为概念图,通过概念图的匹配实现语义计算,以改善语义计算的效果。实验结果表明该方法对汉语语义计算是有效的。     

一种基于语义关系图的词语语义相关度计算模型

词语的语义计算是自然语言处理领域的重要问题之一,目前的研究主要集中在词语语义的相似度计算方面,对词语语义的相关度计算方法研究不够.为此,本文提出了一种基于语义词典和语料库相结合的词语语义相关度计算模型.首先,以HowNet和大规模语料库为基础,制定了相关的语义关系提取规则,抽取了大量的语义依存关系;然后,以语义关系三元组为存储形式,构建了语义关系图;最后,采用图论的相关理论,对语义关系图中的语义关系进行处理,设计了一个基于语义关系图的词语语义相关度计算模型.实验结果表明,本文提出的模型在词语语义相关度计算方面具有较好的效果,在WordSimilarity-353数据集上的斯皮尔曼等级相关系数达到了0.5358,显著地提升了中文词语语义相关度的计算效果.     

基于知识图的汉语基本名词短语分析模型

本文提出了一种基于知识图的汉语baseNP分析模型。它以知识图为知识表示方法,利用《知网》为语义知识资源,采用以语义为主、语法为辅的策略,先为短语中的每一个实词构造“词图”,然后合并“词图”而组成“短语图”,最后得到一个关于汉语baseNP结构信息和语义信息的知识图。因此它不仅分析了汉语baseNP结构的内部句法关系,而且分析了汉语baseNP结构成分间的语义关系并以知识图的形式表示出了这种语义关系。实验结果表明这个模型对于汉语baseNP的分析是有效的。     

基于知网和知识图的汉语词语语义相似度算法

汉语词语间语义相似是词语间的基本关系之一,文章提出了一种基于知网和知识图的词语语义相似度计算的方法,通过改进传统的知识图表示方式,根据知网中概念项的抽取结果对词语的义项进行表示,用词图的相似度来表示相应词语的语义相似度。实验结果表明该算法对词语间语义相似度计算是有效的。     

基于语义和领域相关的聚类挖掘方法研究

提出了将知网(HowNet),领域词典同聚类挖掘模型相结合的方法,解决传统的聚类挖掘缺乏处理深层语义信息的问题.该方法能够很方便地得到知识支持,更好地将语义相关的文本聚集到一起,增强了文本特征表示能力,从而实现文本聚类在某领域上的基于语义的挖掘.     

基于Transformer与HowNet义原知识融合的双驱动语义蕴含识别

语义蕴含识别旨在检测和判断两个语句的语义是否一致,以及是否存在蕴含关系.然而现有方法通常面临中文同义词、一词多义现象困扰和长文本难理解的挑战.针对上述问题,本文提出了一种基于Transformer和HowNet义原知识融合的双驱动中文语义蕴含识别方法,首先通过Transformer对中文语句内部结构语义信息进行多层次编码和数据驱动,并引入外部知识库HowNet进行知识驱动建模词汇之间的义原知识关联,然后利用soft-attention进行交互注意力计算并与义原矩阵实现知识融合,最后用BiLSTM进一步编码文本概念层语义信息并推理判别语义一致性和蕴含关系.本文所提出的方法通过引入HowNet义原知识手段解决多义词及同义词困扰,通过Transformer策略解决长文本挑战问题.在BQ、AFQMC、PAWSX等金融和多语义释义对数据集上的实验结果表明,与DSSM、MwAN、DRCN等轻量化模型以及ERNIE等预训练模型相比,该模型不仅可以有效提升中文语义蕴含识别的准确率(相比DSSM模型提升2.19%),控制模型的参数量(16 M),还能适应50字及以上的长文本蕴含识别场景.