“语义计算” 栏目所有文章列表

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  • 汉语语义场网络中的无标度分布现象
    杨 华,姬东鸿,萧国政
    2015, 29(3): 34-43.
    摘要 (699) PDF (5697 KB) (836)
    语义场是词语意义联系在一起构成的语义系统。一门语言的所有子语义场合在一起,就是该语言的语义场。探索用复杂网络来表示汉语的语义场,基于联想场的概念,该文提出用复杂网络表示汉语的语义场。该网络的节点度,节点权值与边权值均服从无标度分布。展示结点度、结点权值、边权值在一定范围的内容,观察到一些在网络视角才能发掘出的现象。该文将较特别的现象展示给语言学界的专家们,期望引起共鸣,得到对这些现象的更合理解释。
  • HowNet与CCD映射方法研究
    向春丞, 穗志方, 詹卫东
    2015, 29(3): 44-51.
    摘要 (691) PDF (2650 KB) (779)
    本体映射是解决本体异构问题的关键方案。该文以HowNet和CCD中的名词性概念为例,首先利用机器学习技术发现初始映射关系,主要包括特征选择、样本集合划分、分类器选择等步骤;然后考虑本体的整体结构信息,利用相似度传播算法,对初始映射关系进行全局调整。实验表明,最终的一对一和一对多映射关系的准确率分别达到了94%和87.5%。
  • 基于特征序列的语义分类体系的自动构建
    陈 刚,刘 扬
    2015, 29(3): 52-57.
    摘要 (764) PDF (2237 KB) (1095)
    词义知识表示主要依赖属性描述或分类描述,这两种方式各有所长,但不同表示之间相互转换的可行性与现实状况还未被关注。在属性描述的基础上,该文引入序关系的思想,提出基于特征序列的概念与方法,以此来模拟、分析概念涵义从一般到特殊的渐次生成过程,发掘尚未显性化的中间概念,自动构建出一个语义分类体系。以HowNet(2000版)数据为例,实验表明该方法可以生成一个性质优良、覆盖完全的新的语义分类体系,并反映此前的属性描述在语言知识工程实践中不易察觉的一些问题。
  • 基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究
    熊 晶,支丽平,袁 冬
    2015, 29(3): 58-64.
    摘要 (930) PDF (2564 KB) (1107)
    为弥补传统的语义标注方法在词语或句子成分之间关系描述方面的不足,该文提出了一种基于本体和依存句法的非结构化文本语义关系标注算法。算法以句子为单位,综合POS(Part of Speech)、语义辞典、语言学特征等因素对句子中词汇的语义关系进行识别,利用词语间的依存关系对词语进行语义组合,从而实现词汇语义关系标注。结合语义标注过程中的语义匹配度、语义丰富度等特征,设计了评价算法,用以衡量标注结果的正确性。实验结果表明,该标注算法能获得较高的准确率,在大规模语料下效果尤为显著。
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