《知网》词汇语义多维计算方法及其在机器翻译中的应用

《知网的词汇语义相似度计算1》这篇文章探讨了在基于实例的机器翻译中，词汇语义相似度计算的关键作用。《知网》作为一个详尽的语义知识词典，其对词语语义的表示采用了多维度的知识形式，与传统的WordNet和《同义词词林》的树状结构有所不同。在这些词典中，同类语义项通过树形结构清晰定义，而在《知网》中，每个词的语义由多个义原组成，如“暗箱”的描述包括部件、用具和身体等概念，以及“写信”涉及拍摄和信件等。 文章的重点在于解决《知网》特有的语义表示带来的挑战。作者首先研究了《知网》中知识描述语言的语法，以理解义原之间的复杂关系及其在计算相似度时的不同角色。他们提出了一个利用《知网》进行词语相似度计算的新算法，该算法旨在准确捕捉这些非平等义原之间的关系，以便于在实例选择和机器翻译中做出更恰当的判断。 举例来说，文章通过比较“张三写的小说”和“去年写的小说”这两个短语，说明了词语相似度计算在选择适当实例中的应用。通过计算，“张三”和“李四”的语义相似度高，而“去年”与“张三”的相似度低，因此算法会选择与“张三”更为相关的实例进行翻译。 此外，这项研究还得到了国家重点基础研究计划的支持，项目编号为G1998030507-4和G1998030510，这表明其在学术界的重要性和价值。作者通过实验验证了新算法的有效性，并将其与现有算法进行了对比，以证明其在复杂语义环境中计算的优越性。 本文主要关注如何有效地处理《知网》中复杂的语义表示，提升基于实例的机器翻译的准确性和效率，这在自然语言处理领域具有重要意义。