属性知识挖掘提升汉语词义消歧的准确性

本文《属性知识在汉语词义消歧中的应用》由 Jianyong Duan 和 Yao Fu 联合撰写，发表于计算机科学领域，来自中国北方工业大学。两位作者分别来自这两个机构：计算机科学学院和广东外语外贸大学的语言工程与计算关键实验室。他们的研究聚焦于自然语言处理中的重要技术——词义消歧，即在特定语境下判断多义词的特定含义。 词义消歧是通过分析词汇在不同上下文中的表现来确定其确切意义的过程，这对于理解和处理自然语言信息至关重要。在本文中，作者引入了属性知识的概念来提升词义消歧任务的性能。他们认为，每个多义词的每个义项可以被描述为一组不同的属性集合，这些属性可以被视为上下文特征的一种形式。例如，一个形容词在描述人物情感或描述物体特性时可能有不同的属性，如“快乐”（形容人的心情）和“鲜艳”（形容颜色）。 为了利用这种属性知识，作者构建了针对每个多义词的属性知识库。然后，他们将这些属性知识作为特征，将其融入到两种流行的分类算法中——朴素贝叶斯分类器和最大熵分类器。这些分类器通过考虑词语在特定上下文中的属性差异，来更准确地判断词义。 实验结果显示，这种方法显著提高了汉语词义消歧的准确性。这意味着通过属性知识的引导，能够有效地解决多义词带来的歧义问题，从而提升自然语言处理系统的整体性能。这个研究对于提高文本理解、机器翻译、信息检索等应用场景的精确度具有实际价值。 该论文探讨了如何将属性知识应用于汉语词义消歧，通过结合统计学习方法和词汇属性分析，优化了词义判断的精度，为自然语言处理领域的研究者提供了新的视角和工具。