利用词法-句法模式和词嵌入自动构建区间值模糊印地语WordNet

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Automatic Construction of Interval-Valued Fuzzy Hindi WordNet using Lexico-Syntactic Patterns and Word Embeddings

本文提出了一种基于区间模糊图的印地语词网IVFHWN，通过词嵌入和词汇语法模式自动识别词间语义关系，解决了传统印地语词网手工构建和类型1模糊集的不确定性，实验表明IVFHWN在词义消歧任务中效果优于类型1模糊印地语词网和经典印地语词网。

　　

摘要

计算词典是任何语言处理系统的核心。它通过向计算机灌输单词及其语义关联，帮助计算机像人类一样理解语言的复杂性。手动构建的著名印地语WordNet（HWN）包含各种经典的语义关系。为了处理不确定性并更语义化地表示HWN，类型1模糊图被应用于HWN中的关系。然而，类型1模糊集（T1FS）并未考虑经典成员关系的确定性。此外，从专家（人类）那里收集数十亿个（共5,55,69,51,753个）成员关系值也是不可行的。本文采用了区间值模糊图的概念，提出了区间值模糊印地语WordNet（IVFHWN）。IVFHWN利用词嵌入和词汇-句法模式自动识别单词之间的区间值模糊关系及其成员度。在词义消歧问题上的实验结果表明，使用IVFHWN代替类型1模糊印地语WordNet和经典印地语WordNet时，效果更佳。