读书笔记之语法语料库和语义知识库

语法语料库和语义知识库

 

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本文档是自己在读硕士期间学习 自言语言处理  的读书笔记

 

语言资源库的分类：

       通用性和专用性、异质性和同质性、动态性和静态性、共时性与历时性、平行与双语，5个相互对立的特征揭示了一个重要的原则，任何语料选择都是一种平衡性的结果。

 

1. 语法语料库：

训练分词、命名实体、磁性标注、句法解析、语义组块、论元角色。分词语料需要包含足够多的高频、常用词汇；句法树库必须涵盖绝大多数的汉语句型

 

作为基础预料使用的中文分词库（含词性标注）在网上能找到的很多。最常用且最著名的中文分词语料库共有2个：

1. PFR语料库<北大计算语言学研究所和富士通研究开发中心>

PFR语料库是纯文本文件，文件中每一行代表一个自然段或者一个标题，一篇文章有若干自然段，一篇文章由多行组成。以空行来分割两篇文章。则词频统计采用CRF算法（conditional random field 条件随机场）作为分词算法。正确率达到94.7%

 

1. MSR语料库<微软亚太研究院>

仅对词汇做了切分，而没有给出词性标注。一套用于标准的词汇切分；另一套用于命名实体识别。同样采用CRF算法（conditional random field 条件随机场）作为分词算法。正确率达到97%以上。

 

提供词汇的论元角色、上下位关系、语义消歧、相似度计算。Word2vec算法不依赖手工标注，语义相似度正确率很高

中文分词的测评：

分词的正确率、切分的速度、词典或语言模型的大小、功能完备性、易扩充性和可维护性。前三个为关键指标。

总体测试分词正确率α=切词结果中正确词数  / 评测语料库中总词次数

召回率：系统在实施某单项测试时，识别出该测试项的能力。

设 K为某单项测试项，其公式如下：

召回率R=已识别出K的总数   /  语料中K的总个数 

 

精确率R=已识别出K的总数 / 已识别项中K的总个数

 

 

例如：  从新闻语料库直播过随机抽取了1000个包含英译名的句子作为测试样本。1000个句子含有6107个中文字符、1537个英语译名。系统运行后，变输出译名2376个，其中1507个真正译名。

召回率R= 1507/1537=98.05%

精确率R= 1507/2376=64.43%

1. 语义知识库：

语义知识库是现代语义网和百科知识库的前身。

在国际上最为知名的以词汇为基础的知识库WordNet，普林休斯顿大学认知科学实验室，试图建立一个模仿人脑词汇组织原则的词汇网络，在构建中利用心理学的发现和心理词典的研究成果。在汉语领域，最为著名的事知网（HowNet）是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以解释概念与概念之间，以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。

1. 所涉及到的算法

CRF（条件随机场）

N-short（N最短路径）

CRC相似度计算

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