多策略同义词获取技术及其实验研究

"宋文杰, 顾彦慧等人发表于北京大学学报(自然科学版)的研究论文，探讨了多策略同义词获取方法，利用现有语义词典、网络资源和模式匹配技术来发现和验证同义词关系，并在NLP&CC2012同义词评测数据集上取得良好效果。" 本文详细阐述了一种创新的多策略同义词获取方法，旨在提升中文语言处理中同义词的识别和收集效率。研究人员结合了传统的语义词典资源，如《同义词词林》和《中文概念词典》，这些词典中已有的同义关系是获取同义词的基础。然而，仅依赖这些静态资源可能无法覆盖网络中丰富的词汇变化和新兴的同义表达。 因此，作者们进一步利用了网络资源，特别是百度百科的信息框（Bdbk）和汉典网（Zdic）的HTML标记，这两种来源提供了动态和实时的词汇信息。通过分析这些网络资源中的特征词和HTML结构，可以挖掘出新的同义词关系。此外，他们还采用了DIPRE（Distance-based Incremental Pattern Recognition and Evaluation）算法，这是一种自动模式识别和评价的方法，可以从百度百科的大量文本中识别出置信度较高的同义词模式。 实验证明，这种多策略的方法在NLP&CC2012同义词评测数据集上表现出色，证明了其在同义词获取方面的有效性和准确性。为了验证和应用这种方法，研究者选择《现代汉语语法信息词典》的名词部分作为目标，构建了一个同义词词典，并进行了人工校对。这一尝试为《现代汉语语法信息词典》建立更全面的语义关系体系奠定了基础。 关键词涵盖了同义词的研究核心，包括同义词的关系抽取、模式匹配技术和网络百科的利用，这些都体现了现代自然语言处理领域对词汇语义理解的深度探索。文章的研究成果对于中文信息处理、自然语言理解和机器学习等领域具有重要的理论价值和实际应用潜力。通过这种方法，不仅可以丰富现有的词汇库，还能帮助系统更好地理解和处理自然语言的复杂性，特别是在处理网络语言和新兴词汇时。