【摘 要】
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作为人类语言的最小语义单位,义原已被成功应用于许多自然语言处理任务。人工构造和更新义原知识库成本较大,因此义原预测被用来辅助义原标注。该文探索了利用定义文本为词语
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华大学人工智能研究院,清华大学智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61661146007)
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作为人类语言的最小语义单位,义原已被成功应用于许多自然语言处理任务。人工构造和更新义原知识库成本较大,因此义原预测被用来辅助义原标注。该文探索了利用定义文本为词语自动预测义原的方法。词语的各个义原通常都与定义文本中的不同词语的语义有相关关系,这种现象被称为局部语义相关性。与之对应,该文提出了义原相关池化(SCorP)模型,该模型能够利用局部语义相关性来预测义原。在HowNet上的评测结果表明,SCorP取得了当前最好的义原预测性能。大量的定量分析进一步证明了SCorP模型能够正确地学习义原与定义文本之间的
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