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面向中文词汇语义相关性计算的ConceptNet与HowNet对比分析
1
作者
曹静雯
王铁鑫
+1 位作者
杨志斌
李文心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第8期1641-1648,共8页
作为自然语言处理的关键技术之一,词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库;How Net和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库,可为中文词汇语义相关性计算提供依据.本文在分析以上两种语义知识库结构...
作为自然语言处理的关键技术之一,词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库;How Net和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库,可为中文词汇语义相关性计算提供依据.本文在分析以上两种语义知识库结构及应用的基础上,提出:面向How Net的基于信息含量的语义相关性计算方法,以及面向ConceptNet的基于路径距离的语义相关性计算方法.通过实验案例分析,得出如下结论:How Net明确定义词汇的概念,适用于检测词对间的语义相似度;ConceptNet定义词对间的多重语义关系,在检测词对语义相似度的基础上,亦能检测词对间的语义相关度.此外,本文探索性地提出结合使用以上两种语义知识库的词对间语义关系计算算法,以期扩大检索词汇的范围并提高效率.
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关键词
自然语言处理
语义知识库
conceptnet
How
Net
语义检测
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职称材料
怎样用物性结构知识解决“网球问题”?
被引量：
12
2
作者
袁毓林
李强
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期1-12,23,共13页
"网球问题"指怎样把racquet(网球拍)、ball(网球)和net(球网)之类具有情境联想关系的词汇概念联系起来、发现它们之间的语义和推理关系。这是一个自然语言处理和相关的语言知识资源建设的世界性难题。该文以求解"网球问...
"网球问题"指怎样把racquet(网球拍)、ball(网球)和net(球网)之类具有情境联想关系的词汇概念联系起来、发现它们之间的语义和推理关系。这是一个自然语言处理和相关的语言知识资源建设的世界性难题。该文以求解"网球问题"为目标,对目前比较主流的几种语言词汇和概念知识库系统(包括WordNet、VerbNet、FrameNet、ConceptNet等)进行检讨,指出它们在解决"网球问题"上还都存在一定的局限性,着重分析它们为什么不能解决"网球问题"。进而指出基于生成词库论的名词物性结构知识描写体系可以解决"网球问题",主张用名词的物性结构知识和相关的句法组合知识来构建一种以名词(实体)为核心的词汇概念网络,以弥补上述几种知识库系统的不足,为自然语言处理提供一种可资参考的词汇概念知识库体系。
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关键词
“网球问题”
WORDNET
VerbNet
FRAMENET
conceptnet
物性结构
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职称材料
题名
面向中文词汇语义相关性计算的ConceptNet与HowNet对比分析
1
作者
曹静雯
王铁鑫
杨志斌
李文心
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
高安全系统的软件开发与验证技术-工信部重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第8期1641-1648,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61872182)资助。
文摘
作为自然语言处理的关键技术之一,词汇之间的语义相关性计算依赖于语义资源.语义资源可分为知识库和语料库;How Net和ConceptNet是包含中文词汇的两种语义知识库,可为中文词汇语义相关性计算提供依据.本文在分析以上两种语义知识库结构及应用的基础上,提出:面向How Net的基于信息含量的语义相关性计算方法,以及面向ConceptNet的基于路径距离的语义相关性计算方法.通过实验案例分析,得出如下结论:How Net明确定义词汇的概念,适用于检测词对间的语义相似度;ConceptNet定义词对间的多重语义关系,在检测词对语义相似度的基础上,亦能检测词对间的语义相关度.此外,本文探索性地提出结合使用以上两种语义知识库的词对间语义关系计算算法,以期扩大检索词汇的范围并提高效率.
关键词
自然语言处理
语义知识库
conceptnet
How
Net
语义检测
Keywords
natural language processing
semantic knowledge base
conceptnet
HowNet
semantic detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
怎样用物性结构知识解决“网球问题”?
被引量：
12
2
作者
袁毓林
李强
机构
北京大学中文系中国语言学研究中心计算语言学教育部重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期1-12,23,共13页
基金
国家重点基础研究计划(973计划)项目(2014CB340502)
文摘
"网球问题"指怎样把racquet(网球拍)、ball(网球)和net(球网)之类具有情境联想关系的词汇概念联系起来、发现它们之间的语义和推理关系。这是一个自然语言处理和相关的语言知识资源建设的世界性难题。该文以求解"网球问题"为目标,对目前比较主流的几种语言词汇和概念知识库系统(包括WordNet、VerbNet、FrameNet、ConceptNet等)进行检讨,指出它们在解决"网球问题"上还都存在一定的局限性,着重分析它们为什么不能解决"网球问题"。进而指出基于生成词库论的名词物性结构知识描写体系可以解决"网球问题",主张用名词的物性结构知识和相关的句法组合知识来构建一种以名词(实体)为核心的词汇概念网络,以弥补上述几种知识库系统的不足,为自然语言处理提供一种可资参考的词汇概念知识库体系。
关键词
“网球问题”
WORDNET
VerbNet
FRAMENET
conceptnet
物性结构
Keywords
＂Tennis Problem＂
WordNet
VerbNet
FrameNet
conceptnet
Qualia Structure
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向中文词汇语义相关性计算的ConceptNet与HowNet对比分析
曹静雯
王铁鑫
杨志斌
李文心
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
0
在线阅读
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职称材料
2
怎样用物性结构知识解决“网球问题”?
袁毓林
李强
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014
12
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职称材料
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