基於非監督式詞義消歧之日語旅遊意見詞翻譯 (Japanese Opinion Word Translation Based on Unsupervised Word Sense Disambiguation in the Travel Domain) [In Chinese]

以語料為基礎的中文語篇連貫關係自動標記 (Corpus-Based Coherence Relation Tagging in Chinese Discourse) [In Chinese]

近年來, 以知識資源為本的自然處理技術已成為一種重要的研究取向。對於各種詞彙語意資源之建構, 包括電子辭典 (Lexicon)、 同義詞詞林 (The-saurus)、 詞彙網路 (WordNet), 甚至知識本體 (ontologies), 已成為一個不可抵擋的趨勢。其中, 詞彙網路是在計算語言學相關領域中, 目前最為普遍利用之一項詞彙語意資源。然而, 詞彙網路之建構是一項耗時費力之基礎工程。 對於世界上許多使用頻度不高的語言而言, 更是一項艱鉅之任務。 本文提出一個借力於普林斯頓英語詞網(Princeton WordNet) 與歐語詞網 (EuroWordNet) 之 bootstrap-ping 方法, 應用在正在發展的中文詞網詞彙語意關係之自動標記工作上。 實驗的結果與初步評估證明, 此法...

大規模詞彙語意關係自動標示之初步研究: 以中文詞網(Chinese Wordnet)為例 (A Preliminary Study on Large-scale Automatic Labeling of Lexical Semantic Relations: A Case study of Chinese Wordnet) [In Chinese]

近年來, 以知識資源為本的自然處理技術已成為一種重要的研究取向。 對於各種詞彙語意資源之建構, 包括電子辭典 (Lexicon)、 同義詞詞林 (Thesaurus)、 詞彙網路 (WordNet), 甚至知識本體 (ontologies), 已成為一個不可 抵擋的趨勢。 其中, 詞彙網路是在計算語言學相關領域中, 目前最為普遍利 用之一項詞彙語意資源。 然而, 詞彙網路之建構是一項耗時費力之基礎工程。 對於世界上許多使 用頻度不高的語言而言, 更是一項艱鉅之任務。 本文提出一個借力於普林斯 頓英語詞網 (Princeton WordNet) 與歐語詞網 (EuroWordNet) 之 bootstrapping 方法, 應用在正在發展的中文詞網詞彙語意關係之自動標記工作上。 實 驗的結果與初步評估證明, 此法對於詞網建構是一個相當可行的方式。

利用雙語學術名詞庫抽取中英字詞互譯及詞義解歧 (Sense Extraction and Disambiguation for Chinese Words from Bilingual Terminology Bank) [In Chinese]

基於組合特徵的漢語名詞詞義消歧 (A Study on Noun Sense Disambiguation Based on Syntagmatic Features)

Word sense disambiguation (WSD) plays an important role in many areas of natural language processing, such as machine translation, information retrieval, sentence analysis, and speech recognition. Research on WSD has great theoretical and practical significance. The main purposes of this study were to study the kind of knowledge that is useful for WSD, and to establish a new WSD model based on ...

Semantic Associative Topic Models for Information Retrieval

主題模型(topic model)被廣泛地應用在各種文件建 模以及語音識別、資訊檢索和本文探勘系統中,有 效地擷取文件或字詞的語意和統計資料。大多數主 題模式,例如機率潛在語意分析(probabilistic latent semantic analysis) 和 潛 在 狄 利 克 里 分 配 (latent Dirichlet allocation),主要都透過一組潛藏的主題機 率分布來描述文件與字詞之間的關係,並用以擷取 文件的潛在語意資訊。然而,傳統的主題模型受限 於詞袋(bag-of-words)的假設,其潛藏主題僅能用來 擷取個體詞(individual word)之間的語意資訊。雖然 個體詞可傳達主題信息,但有時會缺乏本文準確的 語意知識,容易造成文件的誤判,降低檢索的品 質。為了改善主題模型的缺點,本論文提出一種新 穎的語意關聯主題模型(semantic associ...