论文泛读99通过词典自动构建Sememe知识库

Posted 2021-06-06 及时行樂_

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论文链接：《Automatic Construction of Sememe Knowledge Bases via Dictionaries》

一、摘要

语素被定义为语言学中的最小语义单位。Sememe知识库（SKB）包含用sememe注释的单词，可以将sememe应用于自然语言处理。到目前为止，大量研究已经证明了SKB在各种任务中的独特优势和有效性。但是，大多数语言都没有SKB，并且手动构建SKB既费时又费力。为了解决这一挑战，我们提出了一种通过现有字典构建SKB的简单且全自动的方法。我们使用这种方法来构建英语SKB和法语SKB，并从内在和外在的角度进行综合评估。实验结果表明，自动构建的英语SKB甚至优于HowNet，它是使用最广泛的SKB，需要数十年的手动构建。英文和法文的SKB都可以在多个下游任务中带来明显的性能增强。可以从以下位置获得本文的所有代码和数据（受版权保护的词典除外）link。

二、结论

在本文中，我们首次提出利用字典来建立一个SKB，它可以通过一个简单、快速和全自动的过程来实现。我们尝试利用现有的词典来构建一个英语SKB和一个法语SKB，并展示它们在多个自然语言处理任务中的有效性。大量实验结果证明了基于字典的SKB构造思想的可靠性和实用性。值得一提的是，虽然EDSKB比知网提供了更好的实证结果，但知网有其独特的优势，包括更好的可解释性和多语言性。

因此，未来我们将系统地比较EDSKB和知网中的义素标注，尝试使用EDSKB对知网进行改进和扩展。此外，本文忽略了知网中义素的层次结构。我们还将探索从字典定义中提取具有层次的义素。

三、model

首先有github链接，可以试着复现一下~

知网中，“老公”的语素标注：

模型架构：