Automatic Acquiring of Chinese Semantic Relations Based on Knowl...

### 自动获取基于知识语料库的汉语语义关系 #### 摘要与引言 本文探讨了一种自动获取汉语语义关系的方法，并基于现代汉语词典和百度网络释义构建了知识语料库。该研究通过分析语料库的知识结构，定义了不同的规则来自动提取情感词汇之间的语义关系。引入了情感强度细粒度划分和语义相似性的概念，将情感相似性分为四个层级。此外，构建了否定词和程度副词词典，并将程度副词按层级划分。程度副词和否定词位于情感词汇之前时用于确定情感词汇的强度。评估方法采用了随机选取和人工验证的方式。实验结果显示，同义关系的准确性超过90%，可用性较高；情感强度关系几乎没有错误，但由于规则限制，能够提取到的情感强度级别的词汇较少。 #### 关键技术与方法 **1. 知识语料库构建** 本研究使用了《现代汉语词典》和百度提供的网络释义作为知识语料库的基础。这些资源包含了丰富的语言信息，是构建高质量语料库的理想选择。通过分析这些语料库中的数据结构，研究人员可以更深入地理解汉语词汇的使用方式及其相互间的关系。 **2. 语义关系自动提取** 为了自动提取语义关系，研究者制定了多条规则来处理语料库中的文本数据。这些规则包括但不限于： - **同义词识别**：通过比较词汇在不同上下文中的使用情况来识别具有相同或相似意义的词汇。 - **反义词识别**：识别含义相对立的词汇。 - **程度副词与否定词的关联**：研究词汇前后出现的程度副词或否定词对其含义的影响。 **3. 情感强度细粒度划分** 为了更准确地评估情感词汇的强度，引入了一个新的概念——情感强度细粒度划分。这一划分方法考虑到了情感表达的复杂性和多样性，将其分为四个不同的级别。这种划分有助于更精确地捕捉情感变化，并为后续的情感分析提供了更细致的工具。 **4. 评价方法** 采用随机选取样本和人工验证相结合的方式对所提取的语义关系进行了评估。这种方法确保了结果的客观性和准确性。实验结果表明，该方法在同义关系识别方面的准确率非常高，达到90%以上。而对于情感强度关系，虽然几乎没有错误，但受制于现有的规则体系，能够成功提取到情感强度级别的词汇数量有限。 #### 结论与展望 本文提出了一种有效的自动获取汉语语义关系的方法，并通过构建特定的知识语料库实现了这一目标。通过对情感词汇、程度副词和否定词的研究，不仅提高了情感分析的准确性，也为自然语言处理领域的发展做出了贡献。未来的研究可以进一步扩展知识语料库的规模和种类，优化自动提取规则，提高情感强度识别的覆盖率，从而更好地服务于实际应用需求。 通过上述分析，我们可以看出，自动获取基于知识语料库的汉语语义关系是一项具有挑战性的任务，但也极具价值。随着计算机技术和自然语言处理算法的不断进步，相信在未来会有更多的研究成果推动这一领域向前发展。