基于机器可读词典的词汇知识抽取

越来越多的实践证明,词汇知识将是未来自然语言处理系统中不可或缺的组成部分。利用机器可读词典作为资源,首先通过对释义项进行分类,然后基于释义分析自动生成用于抽取词汇知识的模板,然后采用模板匹配的方法,实现词汇知识的自动抽取。通过一种基于最大熵模型的有监督的机器学习方法,对结果进行过滤。在应用到《应用汉语词典》中后,取得了良好的抽取效果。