自动识别机器可读词典中的形态关系
cmp-lg
2008-02-03 v2 计算与语言
摘要
我们描述了一种自动方法，用于在线词典中识别形态相关词的类别，并通过形态关系属性将派生形式中的各个义项与基础形式中的一个或多个义项相关联。我们还提出了一种计算分数的算法，用于反映系统对这些派生链接的确定性；该计算依赖于与每个义项相关联的语义关系的内容，这些语义关系通过解析每个义项定义并对其解析结构进行自动语义分析而自动提取。通过以这种方式处理词典中的全部词条，我们创建了大量有向派生图，这些图随后可以被我们的大规模覆盖 NLP 系统的其他组件访问。虚假或不太可能的派生不会被丢弃，而是被添加到词典中并赋予负分；这使得系统能够处理这些形式的非标准用法。
引用
@article{arxiv.cmp-lg/9411014,
title = {Automatically Identifying Morphological Relations in = Machine-Readable Dictionaries},
author = {Joseph Pentheroudakis and Lucy Vanderwende and Microsoft Corporation},
journal= {arXiv preprint arXiv:cmp-lg/9411014},
year = {2008}
}
备注
PostScript, 19 pages, 250kb; from Proceedings of the 9th Annual Conference of the UW Centre for the New OED and Text Research, 1993