汉语大规模词汇关联对自动获取方法

"自动获取大规模的汉语紧密组合词汇关联对 (2011年) - 清华大学学报(自然科学版)，邱晗，周强" 本文主要探讨了在汉语自然语言处理领域中，如何有效地自动获取大规模的词汇关联对，即Lexical Cohesion Pairs (LCP)。LCP是指在实际文本中出现的、能体现不同句法和语义关联的实词组合，它们对于诸如复合词分析、句法结构解析、远距离依赖识别和语义消歧等任务具有重要价值。 作者邱晗和周强提出了一种创新的方法，该方法结合了基本块分析和统计筛选技术，旨在在保证高提取精度的同时，从大规模的文本语料库中尽可能多地提取出可靠的汉语紧密组合词汇关联对。基本块分析是一种文本处理技术，用于识别和分析文本中的结构单元，而统计筛选则通过分析频率和共现等统计信息来过滤和选择最相关的词汇组合。 在实验部分，他们使用了一个约4亿字的人民日报词语切分和词性标注库作为数据源。实验结果显示，尽管废弃了35.6%的有效分析信息，但该方法仍能成功地自动提取出约73万个汉语名词和动词的关联对。抽样检查的精度达到了96%，这表明该方法在处理效果上表现出色。 关键词包括词汇关联对、基本块分析、统计筛选和文本挖掘，以及知识获取。这些关键词反映了研究的核心技术和目标，即通过先进的分析手段从大量文本中挖掘出有价值的语义关联信息，以支持汉语自然语言处理的各种应用。 根据中图分类号（TP391.1）和文献标志码（A），我们可以推断这篇文章属于计算机科学和技术领域的学术论文，特别是涉及信息处理技术的子领域。文章编号（1000-0054(2011)09-1293-05）提供了具体的出版和引用信息，方便后续的研究者追踪和引用这篇工作。 这项研究为汉语自然语言处理提供了一种有效且高效的工具，对于提升汉语文本理解的准确性和深度具有重要意义，特别是在处理大规模文本数据时。其方法论和实验结果为后续的研究和应用开发提供了重要的理论基础和实践指导。