词义消歧相关术语简介

词义消歧是计算语言学领域的基础性关键研究课题。本文介绍了与词义消歧相关的一些重要术语概念,包括词义消歧、词义区分、基于词典的词义消歧方法、有监督的词义消歧方法、词义标注语料库等。     

基于WordNet的无导词义消歧方法

有导词义消歧机器学习方法由于需要大量人力进行词义标注,难以适用于大规模词义消歧任务.提出一种避免人工词义标注的无导消歧方法.该方法综合利用WordNet知识库中的多种知识源（包括：词义定义描述、使用实例、结构化语义关系、领域属性等）描述歧义词的词义信息,生成词义的“代表词汇集”和“领域代表词汇集”,结合词汇的词频分布信息和所处的上下文环境进行词义判定.利用通用测试集Senseval 3对6个典型的无导词义消歧方法进行开放实验,该方法取得平均正确率为49.93％的消歧结果.     

民航领域突发事件的实体链接方法

实体链接的相关研究主要集中于医疗、生物和新闻领域,但在民航领域的研究较少。因此针对民航领域实体链接任务进行了研究,发现在实体链接中存在实体变体多、歧义少等问题。为解决上述问题,提出了一种基于语义推断的实体链接框架以及一种用于增强框架鲁棒性的负采样策略。在民航领域数据集上进行了对比实验,结果表明所提框架链接效果优于现有基准框架,并通过消融实验,验证了负采样策略的有效性。在负采样策略的作用下,该实体链接框架的Acc@top1高达0.875。     

基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧

框架消歧指的是在给定的句子中根据目标词的上下文语境,自动识别出有歧义的目标词所属的框架。针对传统FrameNet框架消歧方法使用单一分类模型时没有考虑到目标词之间的联系而导致隐性特征难以被提取,以及分类结果比较依赖分类模型的性能及参数的设置的问题,提出了一种基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧方法。该方法利用分治思想将框架消歧问题转化为对目标词的分类及序列标注。第一层SVM模型对输入的语料进行粗分类,得到分类标签序列;第二层CRF模型将文本序列和SVM模型的分类标签序列作为输入,将分类标签加入特征模板进一步进行序列标注。实验选取了FrameNet语义知识库中能够激起多个框架的18个词元,2?614条例句作为实验数据。实验结果显示,与传统方法相比,基于SVM和CRF的双层模型有较高的准确率,证明了该方法是一种较为适用的FrameNet框架消歧方法。     

基于组合特征的Web人名消歧方法

重名问题在Web人物搜索过程中是很普遍的现象.研究了Web人名消歧相关问题,提取与待消歧人名相关的不同特征集,运用向量空间模型构造人物实体的组合特征,最后通过层次聚类算法将相似度高的文档优先聚类,由此实现人名消歧.在WePS数据集上的实验结果表明,提出的方法具有良好的消歧效果.     

利用海量知识库实现实体标注的一种方法

互联网上聚集了大量的文本、图像等非结构化信息,RDF作为W3C提出的互联网上的资源描述框架,非常适合于描述网络上的非结构化信息,因此形成了大量的RDF知识库,如Freebase、Yago、DBPedia等。RDF知识库中包含丰富的语义信息,可以对来自网页的名字实体进行标注,实现语义扩充。将网页上的名字实体映射到知识库中对应实体上称作实体标注。实体标注包括两个主要部分:实体间的映射和标注去歧义。利用海量RDF知识库的特性,提出了一种有效的实体标注方法。该方法采用简单的图加权及计算解决实体标注的去歧义问题。该方法已在云平台上实现,并通过实验验证了其准确度和可扩展性。     

利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的P_mar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.     

伪实例与人工标注实例相结合的词义消歧方法

知识获取是制约基于语料库的词义消歧方法性能提高的瓶颈,使用等价伪词的自动语料标注方法是近年来解决该问题的有效方法。等价伪词是用来代替歧义词在语料中查找消歧实例的词。但使用等价伪词获得的部分伪实例质量太差,且无法为没有或很少同义词的歧义词确定等价伪词。基于此,该文提出一种将等价伪词获得的伪实例和人工标注实例相结合的词义消歧方法。该方法通过计算伪实例与歧义词上下文的句子相似度,删除质量低下的伪实例。并借助人工标注语料为某些无等价伪词的歧义词提供消歧实例,计算各义项的分布概率。在Senseval-3汉语消歧任务上的实验中,该文方法取得了平均F-值为0.79的成绩。     

基于特征选择和最大熵模型的汉语词义消歧

词义消歧是自然语言处理中一类典型的分类问题.在分类中,特征的选择至关重要.通常情况下,特征是由人工选择的,这就要求特征选取者对于待分类的问题本身和分类模型的特点有深刻的认识.分析了汉语词义消岐中特征模板对消歧结果的影响,在此基础上提出一套基于最大熵分类模型的自动特征选择方法,包括针对所有歧义词的统一特征模板选择和针对单个歧义词的独立特征模板优化算法.实验结果表明,使用自动选择的特征,不仅简化了特征模板,而且提高了汉语词义消歧的性能.与SemEval 2007:task #5的最好成绩相比,该方法分别在微平均值MicroAve(micro-average accuracy）)和宏平均值MacroAve(macro-average accuracy）)上提升了3.10%和2.96%.     

Knowledge-based sense disambiguation (almost) for all structures

Structural disambiguation is acknowledged as a very real and frequent problem for many semantic-aware applications. In this paper, we propose a unified answer to sense disambiguation on a large variety of structures both at data and metadata level such as relational schemas, XML data and schemas, taxonomies, and ontologies. Our knowledge-based approach achieves a general applicability by converting the input structures into a common format and by allowing users to tailor the extraction of the context to the specific application needs and structure characteristics. Flexibility is ensured by supporting the combination of different disambiguation methods together with different information extracted from different sources of knowledge. Further, we support both assisted and completely automatic semantic annotation tasks, while several novel feedback techniques allow us to improve the initial disambiguation results without necessarily requiring user intervention. An extensive evaluation of the obtained results shows the good effectiveness of the proposed solutions on a large variety of structure-based information and disambiguation requirements.