11、基于相似性技术预测中文复合词词性标签和形态句法关系

基于相似性技术预测中文复合词词性标签和形态句法关系

引言

在自然语言处理（NLP）的各个领域，词汇语义资源的重要性不言而喻，涵盖了从分词、浅层句法分析、语义角色标注到问答系统和文本分类等多个方面。然而，即便是像WordNet这样的大型词汇数据库，也无法包含广泛NLP应用中遇到的所有词汇。这些资源的质量在很大程度上依赖于词典编纂者的大量工作，他们需要跟上语言演变和相关领域知识发展的步伐。

中文的情况更为复杂，每个中文语素都有其意义，新的词汇可以通过语素的简单拼接形成，而且中文词汇之间没有明显的分隔符。这导致中文中的未登录词（OOV）数量庞大，准确识别这些词的词性（POS）标签成为中文NLP中的一项具有挑战性的任务。

另一方面，大多数中文词汇是由两个或更多语素组成的复合词。中文的音节、字符和语素之间通常存在直接对应关系，一个印刷中的汉字几乎总是代表一个音节，而这个音节往往也是一个语素。中文复合词中语素的组合并非随机，而是呈现出多种不同的形态句法关系，主要包括向心关系、并列关系、主谓关系、动宾关系、动/形补关系等。

除了一些语义不透明的离心名词复合词，如“东西”，典型的向心修饰 - 名词/动词关系和并列关系中的语素都对词汇意义有贡献。Packard指出，中文词汇与其组成部分之间存在密切关系，形态关系不仅有助于理解中文，还能确定中文词汇中的语义核心语素。例如，在向心复合词“绿叶”中，第二个语素“叶”是语义核心，表达了整个词汇的主要意义，第一个语素“绿”则起到修饰作用。同样，并列关系中的语素在指示词汇意义方面具有相似的作用，它们具有相同的词汇属性，意义相似或相反，如“跳跃”中的“跳”和“跃”。

本研究旨在设计并实现一种预测中文复合词词性的方法。同时，