查找与特定单词相关的单词（特别是物理对象）

Posted 2023-02-24

【中文标题】查找与特定单词相关的单词（特别是物理对象）

【英文标题】：Finding related words (specifically physical objects) to a specific word

【发布时间】：2010-10-11 06:10:43

【问题描述】：

我正在尝试查找与单个单词相关的单词（特别是物理对象）。例如：

网球：网球拍、网球、网球鞋

斯诺克：斯诺克球杆、斯诺克球、粉笔

国际象棋：棋盘、棋子

书柜：书

我尝试过使用WordNet，特别是meronym语义关系；但是，这种方法并不一致，如下结果所示：

网球：发球、截击、脚误、设定点、回球、优势

斯诺克：没什么

国际象棋：国际象棋走法，棋盘（其自身的meronym关系显示“正方形”和“对角线”）

书柜：搁置

最终将需要对术语进行加权，但现在这不是一个真正的问题。

有人对如何做到这一点有任何建议吗？

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只是更新：最终混合使用了 Jeff 和 StompChicken 的答案。

从 Wikipedia 检索到的信息质量非常好，特别是（与某些不存在“blog”和“ipod”等术语的语料库相比）如何（毫不奇怪）有如此多的相关信息。

***的结果范围是最好的部分。该软件能够匹配诸如（为简洁起见的列表）之类的术语：

高尔夫：[球、铁、发球台、球包、球杆] 摄影：[相机、胶卷、照片、艺术、图像] 钓鱼：[鱼、网、钩、陷阱、饵、饵、竿]

最大的问题是将某些词归类为物理人工制品；默认 WordNet 不是可靠的资源，因为其中不存在许多术语（例如“ipod”，甚至“蹦床”）。

【问题讨论】：

您好，我尝试了这种方法，但结果通常是随机的，并且与搜索查询无关。你能详细说明你做了什么吗？例如，您是否使用了***的反向链接、链接和类别？

【参考方案1】：

在第一种情况下，您可能正在寻找 n-grams，其中 n = 2。您可以从 Google 等地方获取它们，或者从 all of Wikipedia 创建自己的。

欲了解更多信息，请查看this related Stack Overflow question。

【讨论】：

n-grams of 2 就是所有共同出现的单词对。我认为张贴者要问的是关于语义关系。

这个想法是，如果它们一起出现，如果出现的次数足够多，可能会有某种语义关系（例如“网球拍”），就像“打网球”一样。

这是一个正确的想法。然而，问题是关于使用 WordNet 来查找语义关系，而不是关于使用 n-gram。

对不起，如果我不清楚，这个问题不是 WordNet 特定的。 n-gram 方法听起来很有趣，但我看不出它如何解决我的问题，因为只有单数词（例如“网球”）来尝试寻找关系。

n-gram 的想法是你可以看到“网球”附近的常用词。它们彼此靠近的事实表明可能存在某种关系。

【参考方案2】：

我认为您要的是概念之间语义关系的来源。为此，我可以想到多种方法：

Semantic similarity algorithms。这些算法通常对 Wordnet 中的关系执行树遍历，以得出两个术语相关程度的实值分数。这些将受到 WordNet 对您感兴趣的概念的建模效果的限制。WordNet::Similarity（用 Perl 编写）非常好。 尝试使用OpenCyc 作为知识库。 OpenCyc 是 Cyc 的开源版本，Cyc 是一个非常庞大的“真实世界”事实知识库。它应该有比 WordNet 更丰富的语义关系集。但是，我从未使用过 OpenCyc，因此无法评价它的完整程度或易用性。 n-gram 频率分析。正如杰夫·莫泽所说。一种数据驱动的方法，可以从大量数据中“发现”关系，但通常会产生嘈杂的结果。 Latent Semantic Analysis。一种类似于 n-gram 频率分析的数据驱动方法，用于查找语义相关的词集。

[...]

从你说你想做的事情来看，我认为最后两个选项更有可能成功。如果关系不在 Wordnet 中，则语义相似性将不起作用，并且 OpenCyc 似乎对 snooker 了解不多，除了它存在这一事实。

我认为将 n-gram 和 LSA（或类似的东西）结合起来是个好主意。 N-gram 频率会找到与您的目标概念紧密结合的概念（例如网球），而 LSA 会找到在同一个句子/文档中提到的相关概念（例如 net、service）。此外，如果您只对名词感兴趣，则将输出过滤为仅包含名词或名词短语（通过使用 part-of-speech tagger）可能会改善结果。

【讨论】：

非常感谢，您的信息让我有很多需要调查的地方。

没问题，祝你好运。这并不容易:)