理解词义相似性：分布相似性II——基于依赖关系的上下文分析

在本篇关于自然语言处理（NLP）的课件中，主要探讨了分布相似性（Distributional Similarity）在理解词义和词与词之间的关联中的应用。课程深入到Dan Jurafsky教授的讲解，他利用语法结构来定义单词的上下文，强调词义与其在句子中的作用密切相关。Zellig Harris的观点被引用，提出词的意义以及它们之间语法关系的限制，取决于这些词与其他词的组合可能性。 词义相似性的测量方法之一是通过观察单词在句子中的共现模式，特别是基于句法依赖关系的上下文。例如，单词"责任"和"义务"的相似性可以通过它们在句子中作为不同依赖关系的对象（如"承担"的宾语或"宪法上的"后置定语）来判断。比如，"duty"和"responsibility"可能因为常与"assign"、"bear"等动词搭配而显示出较高的相似性。 Dekang Lin的研究展示了如何通过计算词频和词对的互信息（PMI，Pointwise Mutual Information）来量化词的上下文关联。在Jurafsky的例子中，尽管"drink it"比"drink wine"更常见，但"wine"作为"drinkable"的宾语时，其关联性得分更高，显示了PMI在区分词汇语义强度方面的有效性。 此外，不同的依赖关系（如"absorb"的主语或"inside"的介词宾语）对于构建词向量（co-occurrence vectors）至关重要，这有助于在自动检索和词汇聚类中找到相似的单词。通过对"drink"这个动词的宾语进行分析，可以看出某些词语（如"wine"和"tea"）因其特定的上下文角色而具有独特的语义意义。 总结来说，本篇文档深入解析了通过语法分析和统计方法来度量词义相似性的重要性，展示了如何利用词的上下文信息和依赖关系来揭示其内在的语义联系，这对于NLP中的文本挖掘、信息检索和语义理解任务具有实际应用价值。