多策略同义词获取技术及其实验研究

"这篇研究论文探讨了一种多策略同义词获取方法，旨在从不同的数据源和策略中挖掘和确认中文同义词。研究结合了现有的语义词典、网络百科全书以及自动模式识别技术，以提高同义词获取的准确性和可靠性。通过实验，该方法在NLP&CC2012同义词评测数据集上表现出色，并被应用于构建和完善《现代汉语语法信息词典》的语义关系体系。" 本文的研究重点在于多策略同义词获取，这是一种整合多种途径和技术来发现和验证中文词汇同义关系的方法。首先，研究利用《同义词词林》和《中文概念词典》等权威的语义词典，这些词典中已经包含了大量词汇的同义关系，是获取同义词的基础。然后，研究人员探索了从非结构化数据源，如百度百科信息框(Bdbk)中的特征词和汉典网(Zdic)的HTML标记中提取同义词的可能性。这些网络资源通常包含丰富的语言信息，能够反映词汇在实际语境中的使用情况。 进一步，文章提到了DIPRE（可能是“深度信息处理和关系抽取”或类似技术的缩写）自动获取模式的方法，通过对百度百科的文本进行分析，可以发现高可信度的模式和同义关系。这种方法的优势在于，它能够在大量文本数据中自动生成模式，从而识别出潜在的同义词组，提高了同义词发现的效率和准确性。 实验结果显示，所提出的方法在NLP&CC2012同义词评测数据集上表现优秀，证明了其在实际应用中的有效性。为了进一步验证和利用这一方法，研究者选取了《现代汉语语法信息词典》的名词部分，构建了一个同义词词典，并进行了人工校对。这一实践不仅检验了方法的可行性，也为《现代汉语语法信息词典》的语义关系体系建设提供了重要的支持。 关键词：同义词、关系抽取、模式匹配、网络百科，揭示了研究的核心内容，包括同义词的获取、关系的抽取，以及利用网络资源和模式匹配技术进行信息挖掘。 这项工作在自然语言处理领域具有重要意义，为中文同义词的自动获取提供了一种有效且综合的策略，对于语言理解和信息检索等领域有着广泛的应用价值。