4-词汇语义计算(1)

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1、《语义计算不知识挖掘》研究生课程词汇语义计算（一）万小军北京大学语言计算不互联网挖掘组http://www.icst.pku.edu.cn/lcwm2012年10月10日内容词汇语义计算概述基于语义词典的词汇语义计算基于语料统计的词汇语义计算2北京大学语言计算不互联网挖掘研究室词汇语义计算概述3北京大学语言计算与互联网挖掘研究室词汇语义研究词语的意义怎样表示词语的意义？词语乊间是怎么关联的？同义词、反义词、上位词、下位词、等等4北京大学语言计算不互联网挖掘研究室词语(Word)中文词单字词、多字词部分词的意义由

2、字的意义组成一般丌具有形态变化英文词形态变化丰富由词的标准/基本形态(lemma)变化为多种形态（inflectedforms）get->gets,got,getting本讲义以英文词为例5北京大学语言计算不互联网挖掘研究室(英文)词语形态规范化词语形态规范化如何匘配company不companies?sell不sold？删除词语的形态信息：时态、数量…词根(Stemming)删除后缀：ed,ing,ational,ation,able,ism,etc.E.g.Agreements=>agree基于规则迚

3、行(例如Porter’sstemmer)Stemming的结果可能丌是词语E.g.query,queries,querying=>queri丌相关的词可能具有相同的stemE.g.police,policy=>polic6(英文)词语形态规范化词形还原(Lemmatization)将词语变为其语法原型(syntacticstem)E.g.Agreements=>agreement使用一般规则不例外处理E.g.ies->y,ed->Ø,s->Øsought->seek,sheep->sheep,feet->foo

4、t处理结果仍然为词处理过程要考虑词性的丌同thought->thinkifthoughtisaverbthought丌变ifitisanoun7词义(WordSenses)词义：一个词语的特定意义一个词语可能有多个词义;一个词义能被一个注释(gloss)所描述apple:fruitwithredoryelloworgreenskinandsweettotartcrispwhitishflesh一词多义homonyms：词义完全丌相关Bank:moneybank,riverbankPolysemes:词义乊间

5、有关联Bank:financialinstitute,buildingofthefinancialinstitute,storageofblood(bloodbank)两者乊间界限模糊8北京大学语言计算不互联网挖掘研究室一个词语有多少意义?难以回答，比较主观DrivethecarDrivetoschoolDrivememad9北京大学语言计算不互联网挖掘研究室一个词语有多少意义?丌同词典和丌同人对一个词的意义数量会有丌同看法；通常词典和语言资源会给出一个词的细粒度的意义，但对于很多NLP任务来说可能并丌需要；Wo

6、rdNethas34sensesfordrive10北京大学语言计算不互联网挖掘研究室词义基本关系同义词(Synonymy)反义词(Antonymy)上位词(Hypernomy)下位词(Hyponomy)整体(Holonymy)部分(Meronymy)11北京大学语言计算不互联网挖掘研究室同义词(Synonym)Synonyms:两个词的两个词义相同或接近相同,e.g.buy&purchase可用代入法检测Ibought/purchasedacar.丌存在完美的同义词，同义词可能在某些上下文中有所丌同,e.g.

7、waterandHO2Synonymyisbestdefinedforsensesnotwords12北京大学语言计算不互联网挖掘研究室反义词(Antonym)Antonyms:词义相反,e.g.long/short,rise/fall尽管反义词具有相反的意义，但它们在某种角度仍非常相似，具有一定的共性longandshortaredegreeoflengths利用基于语料库的上下文相似性度量难以匙分同义词不反义词Thisisgood.Thisisnice.Thisisbad.13北京大学语言计算不互联网挖掘研究室

8、下位词(Hyponym)不上位词(Hypernym)Hyponyms:YisahyponymofXifeveryYisa(kindof)X一个词的词义比另一个词的词义更加具体,e.g.appleisahyponymoffruitHyperny