【摘 要】
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目前,基于知识库的系统已成为自然语言处理研究的重点.而自动构建知识库正是这个重点中较难的部分.该文研究的是:利用自然语言处理的方法从大量文本中自动获取词汇知识.从知
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目前,基于知识库的系统已成为自然语言处理研究的重点.而自动构建知识库正是这个重点中较难的部分.该文研究的是:利用自然语言处理的方法从大量文本中自动获取词汇知识.从知识来源、获取方法、知识表示等方面进行了详细地阐述和探讨,并重点提出了两个词汇知识获取的算法.在分析算法思想、阐述算法过程的基础上,分别对两个算法进行了实验,并对实验结果作出详细的分析,提出了改进的办法.该文的创新工作和结果主要有:(1)提出了两个词汇知识获取算法,为自动构造义类词典打下基础;(2)将认知心理学中的层次记忆模型引入词汇知识获取中来,突出了认知和文本语义之间的密切联系;(3)将以词权重作为文本特征进行文本分类的思想运用到词汇关系的获取中,从已分类的文本集出发,找到代表性的词语,并根据文本分类的层次构造出层次性的词关系;(4)运用了语言的表层信息,突破了自然语言处理中纯统计方法和基于复杂规则(如句法分析)的方法的局限.(5)将语言表层信息与专家系统外壳的推理机制结合起来,为基于规则的自然语言处理找到了一种切实可行的解决办法.
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