5、自然语言逻辑形式转换与语义处理

自然语言逻辑形式转换与语义处理

在自然语言处理中，将自然语言文本转换为逻辑形式并处理语义是一项关键任务。本文将介绍一种结合逻辑形式和向量空间词汇语义的形式化方法，以及如何处理词汇歧义、上下位关系和嵌套命题的隐含性等问题。

1. 谓词与词汇映射

为每个词元设置单独的谓词，但这些谓词不与特定的固定词义相关联。而是根据谓词所在的公式来改变其词汇映射，即公式 $G$ 中的谓词 $P$ 被映射到向量 $\alpha(\ell(P),\kappa(P,G))$，这取决于公式 $G$。这样做有两个原因：
- 避免依赖外部词义消歧系统，直接根据句子的整体语义表示来确定词汇意义，将句子语义和词汇语义直接联系起来。
- 在多义词的情况下，词义区分并不总是清晰的，通过向量空间模型可以在不参考词典中固定词义的情况下对上下文中的词义进行建模。

2. 自然语言文本到逻辑形式的转换

使用软件包 Boxer 将自然语言文本转换为逻辑形式。Boxer 是 C&C 解析器的扩展，它将解析后的一个或多个句子的语篇转换为语义表示，输出的是话语表示结构（DRS），类似于 Kamp 和 Reyle 描述的结构。选择 Boxer 的原因有两个：
- 它是一个广泛覆盖的系统，可以处理任意文本。
- 它生成的 DRS 接近 MLN 软件包 Alchemy 所需的标准一阶逻辑形式。系统使用 Boxer 解释语篇，通过添加推理规则增强得到的逻辑形式，并输出 Alchemy 可以读取的格式。

3. 词义歧义处理

为了使系统能够进行正确的自然语言推理，必须能够处理释义。例如，对于“Ed owns a car.”和“Ed h