5、基于分布式语义和抽象意义表示的自然语言处理技术

基于分布式语义和抽象意义表示的自然语言处理技术

在自然语言处理（NLP）领域，为了更准确地理解和处理文本，人们不断探索各种技术和方法。本文将深入介绍分布式语义和抽象意义表示（AMR）在自然语言处理中的应用，包括相似性评估算法、语义泛化、属性泛化，以及如何利用AMR进行机器阅读理解（MRC）。

1. 分布式语义的相似性评估算法

1.1 语义泛化

语义泛化是通过简化的抽象意义表示（AMR）符号约定来展示文本的语义结构。以具体示例来说，对于问题和答案的AMR表示，会将根级动词以及每个语义角色进行相互泛化，同时保留语义角色的嵌套结构。由于语义结构在最内层表达式上存在差异，泛化会聚焦于相应的短语，而非其语义结构。

1.2 属性泛化

属性泛化基于可用的本体和实体提取结果。对于组织、人员、位置或时间等实体，若本体中没有关联不同类型实体的条目，这些实体可以相互匹配。具体操作步骤如下：
1. 识别主要实体或中心名词 ：可以使用word2vec、同义词查找或网络挖掘来确认或否定相似性。
2. 提取命名实体 ：为每个文本形成实体及其属性的列表。
3. 匹配属性和实体 ：使用领域本体中实体及其属性之间的关系进行匹配。若未确定特定语义类型，则进行短语匹配。同时，还会考虑跨语义类型的匹配，如匹配组织名称、位置名称、日期/时间等。若不匹配，则泛化结果为空。

1.3 时间和空间的泛化

时间和日期会被泛化为两个文本中事件发生的范围。若这些事件在时间上相距过远，泛化结果为空。地理位置