汉语语义关系与句法模式自动化发现研究

"这篇论文探讨了在自然语言处理中如何构建和扩展汉语字词之间的语义关系库，并利用这些关系来发现句法模式。作者提出了一个创新的模型，通过已有的语义关系来发现新的句法模式，同时利用句法模式来识别新的语义关系。该模型被实现为一个中文语义关系知识库系统，能够从大规模的搜狗语料库和百度百科页面中自动抽取超过200个有效关系，并进一步提取出1000多条如继承和同义等有效的新关系。实验表明，该方法的效率约为40%，效果受到查询词距离和语料库质量的影响。" 本文是关于自然语言处理领域的研究，特别是关注语义关系和句法模式的相互发现。在国家科技基础条件平台的背景下，作者旨在建立一个汉语字词之间的语义关系库，并利用这个库自动挖掘句法模式和新的语义关系。语义关系库对于理解和解析自然语言至关重要，因为它能捕捉词汇间的深层含义和关联。 论文中提到的“句法模式”是指在句子中常见的词汇排列结构，这些模式可以帮助识别特定的语义关系。作者提出的创新方法是双向的：一方面，利用现有的语义关系来发现新的句法模式；另一方面，通过分析已知的句法模式来推断可能存在的新关系。这种方法的实施涉及自然语言处理技术和数据挖掘技术，具体来说，是从搜狗语料库和百度百科的大量文本中自动抽取出有效的关系。 实验结果显示，该系统能够高效地执行这一过程，成功率大约为40%。效率的高低与关系中查询词的相邻性以及语料库的质量有直接关系。例如，如果查询词在文本中紧密相邻，那么发现关系的效率可能会更高。此外，高质量的语料库提供了丰富的上下文信息，有助于更准确地识别语义关系。 关键词涵盖了自然语言处理、信息抽取、语义关系抽取和句法模式，表明这篇研究涵盖了自然语言处理的核心领域，特别是关于信息的自动提取和理解。这项工作对于提升自然语言处理系统的性能，尤其是在汉语环境下，具有重要的理论和实践意义，为后续的相关研究提供了新的思路和方法。