【摘 要】
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汉语框架网（CFN）作为一种词汇语义资源,可以广泛应用在阅读理解问答系统等中文信息处理研究领域,然而和其它语义类资源一样,需要面对词元覆盖率的问题。在对汉语文本进行基于框架语义学的语义分析时,词元覆盖率问题会导致遇到能够激起CFN框架语义场景、但暂未收录到已有框架下的目标词,这样的未登录词元阻碍了语义分析任务过程的正常进行。要提高汉语框架网的词元覆盖率,就需要通过丰富框架词元来扩充现有词元库的规模
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汉语框架网（CFN）作为一种词汇语义资源,可以广泛应用在阅读理解问答系统等中文信息处理研究领域,然而和其它语义类资源一样,需要面对词元覆盖率的问题。在对汉语文本进行基于框架语义学的语义分析时,词元覆盖率问题会导致遇到能够激起CFN框架语义场景、但暂未收录到已有框架下的目标词,这样的未登录词元阻碍了语义分析任务过程的正常进行。要提高汉语框架网的词元覆盖率,就需要通过丰富框架词元来扩充现有词元库的规模。本文以国家863计划项目的“语言问题求解和答案生成关键技术”课题为依托,针对高考语文阅读理解语义分析过程中的未登录词元问题,以未登录词元与框架词元的语义相似度为研究角度,利用目前常用的词语相似度计算方法,将未登录词元划分到与之语义场景最接近的框架之下,完成未登录词元的框架选择任务。本文的主要工作及研究成果如下:首先,针对未登录词元的框架选择任务,提出并验证了两种方法。（1）基于HowNet语义词典的未登录词元框架选择方法。依据HowNet的知识描述语言和义原层次体系结构,将未登录词元与框架词元按照“词语相似度-概念相似度-义原相似度”的转化过程进行相似度计算,按未登录词元与框架的相似值由高到低排序,确认未登录词元的框架选择范围,最终取得70.38%的准确率。（2）基于Word2Vec词向量模型的未登录词元框架选择方法。利用Word2Vec工具进行大规模语料训练得到词向量表,将未登录词元与框架词元向量化表示后,采用欧式距离和余弦相似度计算出相似度,按未登录词元与框架的相似值由高到低排序,确认未登录词元的框架选择范围,准确率最高达到81.45%。最后,基于以上两种未登录词元的框架选择方法,设计与实现了汉语框架网未登录词元框架选择原型系统,为解决未登录词元问题提供了自动化工具,可应用于CFN词元库规模的扩充。
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