54、基于归纳逻辑编程的词义消歧与关系模型树学习器 ReMauve

基于归纳逻辑编程的词义消歧与关系模型树学习器 ReMauve

在自然语言处理和机器学习领域，词义消歧（Word Sense Disambiguation，WSD）以及模型树的应用是重要的研究方向。本文将介绍相关的研究进展，重点探讨 ReMauve 这一关系模型树学习器。

1. 词义消歧与归纳逻辑编程

词义消歧是自然语言处理中的一个关键问题，旨在确定一个词在特定上下文中的准确含义。归纳逻辑编程（ILP）为解决这一问题提供了一种可靠的方法。通过 ILP，可以识别出用于词义消歧的有效特征集合。

2. 模型树在 ILP 中的应用

模型树是回归树的一种特殊形式，其叶子节点包含线性回归模型。在命题情况下，模型树已被证明能比传统回归树提高预测性能。然而，在关系学习中，模型树的应用较少，主要原因是在关系上下文中学习线性回归方程时，需要处理预测属性的不确定性。以下是处理回归函数中不确定预测属性的几种方法：
1. 不使用不确定属性 ：直接排除具有不确定性的属性。
2. 假设其中一个实例相关 ：
- 可通过条件指定 ：通过设定条件来确定相关实例。
- 无法指定 ：无法明确指定相关实例。
3. 总结实例 ：
- 使用预定义的简单聚合函数 ：如求和、平均值等。
- 使用复杂聚合函数 ：用关系代数表示为 F(σC(R))，是聚合和选择的组合。