大規模詞彙語意關係自動標示之初步研究: 以中文詞網(Chinese Wordnet)為例 (A Preliminary Study on Large-scale Automatic Labeling of Lexical Semantic Relations: A Case study of Chinese Wordnet) [In Chinese]
نویسندگان
چکیده
近年來, 以知識資源為本的自然處理技術已成為一種重要的研究取向。 對於各種詞彙語意資源之建構, 包括電子辭典 (Lexicon)、 同義詞詞林 (Thesaurus)、 詞彙網路 (WordNet), 甚至知識本體 (ontologies), 已成為一個不可 抵擋的趨勢。 其中, 詞彙網路是在計算語言學相關領域中, 目前最為普遍利 用之一項詞彙語意資源。 然而, 詞彙網路之建構是一項耗時費力之基礎工程。 對於世界上許多使 用頻度不高的語言而言, 更是一項艱鉅之任務。 本文提出一個借力於普林斯 頓英語詞網 (Princeton WordNet) 與歐語詞網 (EuroWordNet) 之 bootstrapping 方法, 應用在正在發展的中文詞網詞彙語意關係之自動標記工作上。 實 驗的結果與初步評估證明, 此法對於詞網建構是一個相當可行的方式。
منابع مشابه
Automatic labeling of troponymy for Chinese verbs
以同義詞集與詞彙語意關係架構而成的詞彙知識庫,如英語詞網 (Wordnet)、歐語詞 網 (EuroWordnet)等,已有充分的研究,詞網的建構也已相當完善。基於相同的目的,中 研院語言所亦已建立大規模之中文詞彙網路 (Chinese Wordnet,CWN),旨在提供完整的 中文辭彙之詞義區分。然而,在目前之中文詞彙網路系統中,由於目前主要是採用人為判 定來標記同義詞集之間的語意關係,因此這些標記之數量尚未達成可行應用之一定規模。 因此,本篇文章特別針對動詞之間的上下位詞彙語意關係 (Troponymy),提出一種自動標 記的方法。我們希望藉由句法上特定的句型 (lexical syntactic pattern),建立一個能夠自 動抽取出動詞上下位的系統。透過詞義意判定原則的評估,結果顯示,此系統自動抽取出 的動詞上位詞,正確率將近百分之七十。本研究盼能將本方法應用於正在發展中...
متن کامل以語料為基礎的中文語篇連貫關係自動標記 (Corpus-Based Coherence Relation Tagging in Chinese Discourse) [In Chinese]
近年來, 以知識資源為本的自然處理技術已成為一種重要的研究取向。對於各種詞彙語意資源之建構, 包括電子辭典 (Lexicon)、 同義詞詞林 (The-saurus)、 詞彙網路 (WordNet), 甚至知識本體 (ontologies), 已成為一個不可抵擋的趨勢。其中, 詞彙網路是在計算語言學相關領域中, 目前最為普遍利用之一項詞彙語意資源。然而, 詞彙網路之建構是一項耗時費力之基礎工程。 對於世界上許多使用頻度不高的語言而言, 更是一項艱鉅之任務。 本文提出一個借力於普林斯頓英語詞網(Princeton WordNet) 與歐語詞網 (EuroWordNet) 之 bootstrap-ping 方法, 應用在正在發展的中文詞網詞彙語意關係之自動標記工作上。 實驗的結果與初步評估證明, 此法...
متن کامل主題語言模型於大詞彙連續語音辨識之研究 (On the Use of Topic Models for Large-Vocabulary Continuous Speech Recognition) [In Chinese]
本論文研究使用主題資訊之語言模型(Language Model)。當語言模型用於大詞彙連續語 音辨識時,其主要的任務是藉由已解碼歷史詞序列資訊來預測下一個候選詞出現的可能 性。傳統的 N 連(N-gram)語言模型容易受限於模型參數過多的問題,僅能用來擷取短距 離的詞彙接連資訊,並不能考慮完整的歷史詞序列之語意資訊。因此,近十幾年來許多 研究學者陸續提出各式主題模型(Topic Model),包括討論文件與詞之關係的機率式潛藏 語意分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)和潛藏狄利克里分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA),以及討論詞虛擬文件與詞關係的詞主題模型(Word Topic Model, WTM)。這些模型主要都是透過一組潛藏的主題機率分布來描述文件與詞、或者 詞虛擬文件與詞之間的關係...
متن کامل完全基於類神經網路之語音合成系統初步研究 (A Preliminary Study on Fully Neural Network-based Speech Synthesis System) [In Chinese]
A Preliminary Study on Fully Neural Network-based Speech Synthesis System 廖書漢 SHU-HAN Liao ,蔡亞伯 YaBo Chai , 廖元甫 a Yuan-Fu Liao, a 國立台北科技大學電子工程系 [email protected], [email protected], [email protected] 摘要 傳統的語音合成使用先文字分析後語音合成的架構,但是這種兩階段的作法, 通常會有,若前級分析錯誤,就會影響後級合成,且無法挽救的問題。因此,在 本論文中我們希望嘗試把前後級,全部都改成以類神經網路實現,以便將來可以 直接合成一個大的端對端語音合成類神經網路。主要的想法是,直接以字元串為 輸入單位,並盡量用大量未標記語料,進行非監督式類神經網路訓練。我們的系 統包含四個子網路,分...
متن کاملA Hybrid Approach for Automatic Classification of Chinese Unknown Verbs
本論文合併兩種方法預測未知動詞的詞類。第一種方法為規則法,即從訓練 語料中歸納出未知動詞組成的構詞規律,分成兩個主要的判斷方式:一、依 照未知動詞的組成的關鍵字決定其分類。二、依照未知動詞的構成組合決定 其分類。 關鍵字法首先將動詞依長度分為四組。第一組為二字詞、三字詞、四字詞、 五字以上的詞彙。在對實際語料的觀察下,發現不同詞長的動詞結構相異, 因此將語料依詞長分組。例如:三字詞可訓練出「好」、「出」兩條規則決 定動詞的詞類,其他長度的未知動詞並沒有這兩條規則,另外「化」規則不 適用於二字動詞。 規則法的第二部分為依照構成組合決定其分類。在觀察未知動詞時,發現有 部分未知動詞的組合很具有規律,我們就將訓練語料中未知動詞的組合做個 歸納,得到九種組合。在十次實驗中,規則法可以處理的未知動詞平均約為 23.19%,猜測正確的比例為 91.67%。 二、相似法為利用與未知動詞相似的例子來...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
دوره شماره
صفحات -
تاریخ انتشار 2006