语义资源建设的最新趋势和长远目标——通过映射对比、走向统一联合、实现自动推理

本文首先介绍WordNet、VerbNet、PropBank和FrameNet这几个主流语义资源的结构,并分析其各自的缺陷;然后,介绍怎样在不同的资源之间建立起映射关系(包括义项映射和框架映射),达到语义资源的统一和整合,形成词汇语义资源的连接和互补;最后,介绍面向自动推理的更加深层的语义关系的表示和标注的趋向从动词的论元结构走向句子的命题结构,不同动词和句子所表达的事件及其关系,不同词类范畴(动词和事件名词等)所表示的相关事件及其关系,指代词、空语类跟有关表示事件的先行语之间的回指关系。     

多特征文本蕴涵识别研究

文本蕴涵识别是解决自然语言中存在的同义异形问题的有效途径。虽然国内外学者已经提出了很多文本蕴涵识别模型,但影响文本蕴涵识别的因素错综复杂,识别准确率普遍不高。该文把文本蕴涵识别看作二元分类问题,抽取词汇特征、句法依存关系特征及FrameNet语义知识库特征的多种特征构造特征矩阵,训练SVM分类器,实现文本蕴涵识别。该方法在国际文本蕴涵识别技术评测RTE3的测试集上进行测试,蕴涵正例识别准确率达到了78.1%,高于RTE3评测2-ways的最高结果。     

基于框架语义的隐式篇章关系推理

篇章关系分析是一种专门针对篇章语义关系及修辞结构进行分析与处理的自然语言理解任务。隐式篇章关系分析是其中重要的研究子任务,要求在显式关联线索缺失的情况下,自动检测特定论元对之间的语义关系类别。目前,隐式篇章关系分析性能较低,主流检测方法的准确率仅约为40%。造成这一现状的主要原因是: 现有方法脱离论元的语义框架进行关系分析与检测,仅仅局限于特定论元特征的关联分析。针对这一问题,该文提出一种基于框架语义的隐式篇章关系推理方法,这一方法有效利用了框架语义知识库(即FrameNet)和相关识别技术,实现了论元语义框架的自动识别,并在此基础上,借助大规模文本数据中框架语义关联关系的分布概率,进行论元语义一级的关系判定。实验结果显示,仅仅利用第一层框架语义知识,即可提高隐式篇章关系检测性能至少5.14%;同时,在考虑关系类别平衡性的情况下,这一方法能提高至少10.68%。     

基于FrameNet的汉语语义框架网络自动构造

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分工作基于人工.基于英语框架网络FrameNet,采用FrameNet的现有框架库作为汉语框架网络的框架库,通过FrameNet中现有标注英文例句训练一语义角色标注器,利用英汉双语平行语料,对英文语料进行语义角色标注并将其映射到中文句子上,从标注好的汉语句子中提取汉语词元和例句填充汉语框架,构建汉语词汇库和例句库,从而实现汉语语义框架网络的自动构造.     

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。     

WordNet应用程序编程接口改进方法及其在Mashup服务发现中的应用

传统的WordNet应用程序编程接口(API)在使用时是基于文件操作的,每执行一次API都需要到库文件中查找,因此导致基于API操作的文本分析与相似度计算耗时较为严重.因此,提出一种WordNet API改进方法:将WordNet概念语义网的构造过程移植到内存中,同时增加了若干便于相似度计算的API,使得概念之间关系的追踪进程和文本相似度计算过程得以加快.该方法在Mashup服务发现过程中得以应用,实验证明利用改进后的API能够有效地提高Mashup服务的查询效率和查全率.     

基于配价的维吾尔语框架语义知识库的构建

本文阐述了以配价作为基本描写法、真实语料为事实依据的维吾尔语框架语义知识库(简称框架网FrameNet)的构建,该知识库在构建维吾尔语词汇及其所属框架的语义词典等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。提出了研究维吾尔语中句法功能和概念结构(也就是语义结构) 之间的关系, 以及建立用于自然语言处理的维吾尔语网上词汇知识库的意义。在维吾尔语的研究中引入了框架语义知识库(框架网)。框架语义知识库作为一种网上词汇语料库, 包括对每个词位( lexeme)的各个涵义的句法、语义信息的详尽描述。本文为维吾尔语框架语义知识库中各个框架元素的句法、语义特征的说明等自然语言信息处理研究提出新的研究思路,对基于配价的维吾尔语框架语义知识库构建的方法进行了探讨。     

基于Word2Vec的WordNet词语相似度计算研究

当前大部分WordNet词语相似度计算方法由于未充分考虑词语的语义信息和位置关系,导致相似度的准确率降低.为解决上述问题,提出了一种使用词向量模型Word2Vec计算WordNet词语相似度的新方法.在构建WordNet数据集时提出一种新形式,不再使用传统的文本语料库,同时提出信息位置排列方法对数据集加以处理.利用Wo...     

一种自发性口语评测文本语义相似度评分特征提取方法

自发性口语评测中如何提取文本语义相似度评分特征是一个非常困难的问题。针对这个问题本文采用基于词网络(WordNet)的Lesk算法计算词与词之间的语义相似度,在词义相似度的基础上提出了词与文本之间的语义相似度算法,提出了一种完整的基于词网络的文本语义相似度评分特征提取方法。实验利用该方法在考生答案与标准答案之间中提取文本语义相似度评分特征,并利用该特征与老师评分进行相关度分析,实验结果表明该算法可以有效的表征考生答案和标准答案之间的文本语义相似度。     

基于CFN的相似度计算在实例机器翻译中的应用

在信息检索,文本挖掘以及基于实例的机器翻译中,相似度计算都是一个关键问题.在实例机器翻译中,相似度计算一般是基于字符、词的匹配以及向量空间模型,但基于句子语义结构的相似度研究还不多见.借助了汉语框架语义网(Chinese FrameNet,简称CFN)的场景语义描述优势,提出了一种新的面向EBMT进行实例相似度计算的方...     

基于事件语义特征的中文文本蕴含识别

为了强化文本蕴含系统深层语义分析与推理能力,该文提出了基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法。该方法基于事件标注语料生成事件图,将文本间的蕴含关系转化为事件图间的蕴含关系;利用最大公共子图的事件图相似度算法计算事件语义特征,与统计特征、词汇语义特征和句法特征一起使用支持向量机进行分类,得到初步实验结果,再经过基于事件语义规则集合的修正处理得到最后的识别结果。实验结果表明基于事件语义特征的中文文本蕴含识别方法可以更有效地对中文文本蕴含关系进行识别。     

汉语框架语义网构建及其应用技术研究

汉语框架语义网(Chinese FrameNet,CFN)是一个以Fillmore的框架语义学为理论基础、以英文FrameNet为参照、以汉语语料事实为依据的供计算机使用的汉语词汇语义数据库。该文首先介绍了汉语框架语义网的构建基础——框架语义学以及英语的框架语义网工程,然后具体分析了汉语框架语义网的构建技术,并对基于汉语框架网的语义角色自动标注研究进行了介绍,25个框架的交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%,61.62%;最后,介绍了几个基于汉语框架语义网的研究课题的进展情况。     

基于短文本隐含语义特征的文本蕴涵识别

该文采用基于短文本隐含空间语义特征改进文本蕴涵识别,该方法通过构造句子的隐含变量模型,并融合基于该模型的句子之间相似度特征,和词汇重叠度、N元语法重叠度、余弦相似度等字符串特征,以及带标记和未标记的子树重叠度句法特征一起利用SVM进行分类。基于该分类算法,我们对RTE-8任务进行了测试,实验表明短文本的隐含语义特征可有效改进文本蕴涵关系识别。
     

基于框架语义扩展训练集的有监督事件检测方法

事件检测是信息抽取领域的一个重要研究方向,目前的事件检测方法往往受限于数据稀疏、语料例句分布不平衡和歧义问题。该文研究发现框架语义知识库FrameNet(FN)含有丰富的已标注框架的语料,并且FN中定义的框架和事件检测中定义的事件具有极其相似的结构。框架由词法单元和一组框架元素组成,可与事件中的触发词和论元形成对应关系;而且,FN中的许多框架实际上也能表达某些事件。因此,该文利用这一相似性构建事件类型与框架类型的映射关系,从而选取FN中合适的例句作为事件检测的扩充语料,以此来优化事件检测性能。实验结果显示,针对触发词识别任务和事件类型识别任务,该文提出的框架语义辅助方法取得了较好的效果。     

基于知识话题模型的文本蕴涵识别

该文分析了现有基于分类策略的文本蕴涵识别方法的问题,并提出了一种基于知识话题模型的文本蕴涵分类识别方法。 其假设是: 文本可看作是语义关系的组合,这些语义关系构成若干话题;若即若文本T蕴涵假设H,说明 T 和 H 具有相似的话题分布,反之说明T 和 H 不具有相似的话题分布。基于此,我们将 T 和 H 的蕴涵识别问题转化为相关话题的生成过程,同时将文本推理知识融入到抽样过程,由此建立一个面向文本蕴涵识别的话题模型。实验结果表明基于知识话题模型在一定程度上改进了文本蕴涵识别系统的性能。     

基于CFN的汉语篇章连贯性研究

篇章连贯性研究是篇章分析领域的重要课题之一。基于Chinese FrameNet(CFN),该文构建了汉语篇章连贯性描述体系,该描述体系研究了框架语义与篇章单元的关系,探讨了篇章如何通过框架与框架之间的语义关系实现篇章的连贯,为篇章连贯提供了合适的描写机制和计算基础。从《人民日报》选取了160篇文章进行标注实践,在篇章结构和篇章关系两方面均取得了大于0.8的kappa值,验证了描述体系具有较高的人工标注一致性,可作为进一步进行大规模篇章标注语料构建的依据。     

基于语义规则的中文矛盾关系识别方法

文本蕴涵是文本理解与语义推理的基础,近来在计算机语言领域受到了极大关注。矛盾关系是蕴涵关系的一种否定,二者都是语义学的主要研究内容。在文本蕴涵关系识别的基础之上,研究了如何识别文本矛盾关系,提出了一种基于语义规则的矛盾检测方法。实验表明,基于语义规则的矛盾检测方法对于中文矛盾关系识别是可行的,同时矛盾关系相对精确的识别也增强了文本蕴涵识别的准确性。     

汉语框架语义知识库及软件描述体系

汉语框架网络工程是以框架语义学为理论基础的基于语料库的计算词典编纂工程,用于语言学、计算语言学研究及自然语言处理研究。该工程的结果包括两部分: 汉语框架语义知识库(即词典资源)和相关软件。其中,汉语框架网络知识库包括框架库、句子库和词元库三部分,相关软件主要包括汉语框架语义知识库管理系统和基于Web的展示系统。本文介绍了汉语框架语义知识库的语义描述体系以及软件描述体系。