转换规则驱动的无监督词义标注算法
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更新于2024-08-11
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"基于转换的无指导词义标注方法 (1999年),词义标注,无指导学习,自然语言处理,句法关系,预排序,召回率改善"
这篇论文探讨的是自然语言处理中的一个重要问题——词义标注,也称为词义排歧。词义标注是指在文本中为每个词赋予合适的语义编码,这个编码可能是词典中的义项号或者是义类词典中的义类编码。由于同一个词在不同的上下文中可能有不同的含义,因此词义标注具有挑战性。
文中提出的是一种基于转换的无指导学习方法,该方法在无需人工干预的情况下,自动从未标注的语料库中学习词义排歧规则。与Eric Brill的词性标注方法相比,本文的方法有三个主要特点:
1. 句法关系限制:通过对可能的句法关系分析,限制了语境的范围,从而减少了训练数据中的噪声,提高了标注的准确性。
2. 预排序与优化计算:为了加速学习算法的执行,论文提出了预排序技术来减少规则搜索的次数,并且只针对发生变化的部分数据进行计算,进一步提升了效率。
3. 召回率改善的词义排歧算法:提出了新的策略来提高词义排歧的召回率,这意味着能更准确地找出所有正确的词义实例。
论文中,学习器由初始标记器、转换空间(规则模板)和评价转换规则的目标函数三部分组成。采用错误驱动的学习策略,首先使用初始标注器对语料库进行初步处理,然后通过比较标注结果与正确答案,依据预先定义的转换模板和目标函数,不断调整和优化规则。
在实际应用中,这种方法在近5万个词的语料库上进行了实验,开放测试的词义排歧正确率达到了74.3%。这一结果展示了该方法的有效性,尤其是在处理大规模无标注数据时的能力。同时,这种自动获取规则的方法减轻了人工编撰规则的工作量,对于自然语言处理领域的研究和应用具有重要的推动作用。
关键词涉及到的领域包括自然科学、论文、自然语言处理、词义标注、无指导学习。分类号为TP301,表明这是计算机科学与技术领域的一篇研究论文。该研究得到了国家自然科学基金的支持,体现了其在学术研究中的价值和影响力。
2021-09-24 上传
2017-12-08 上传
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2021-03-04 上传
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