14、基于大型知识库的溯因推理用于话语处理

基于大型知识库的溯因推理用于话语处理

在自然语言处理中，话语处理是一个重要的研究领域。本文将介绍一种基于大型知识库的溯因推理方法，用于话语处理和文本蕴含识别任务。

1. 合并规则的问题

在进行命题合并时，有时提出的规则无法阻止不期望的合并。例如，对于句子“John owns red apples and green apples”，合并两个“apple”命题是错误的，因为“红色”和“绿色”是不相容的属性，不能同时分配给同一个实体。因此，在合并两个命题之前，检查它们是否具有不相容的属性是合理的。

2. 知识库的构建

该话语处理过程基于一个由一组公理组成的知识库。为了获得具有广泛覆盖范围的可靠知识库，我们利用了现有的词汇语义资源。
- WordNet ：我们从WordNet 3.0版本中提取公理。WordNet的核心实体是同义词集（synset），每个词元可以参与多个同义词集。我们使用词元 - 同义词集映射来生成公理，例如：

synset - X(s,e) → compose(e,x1,x2)

同时，我们将WordNet中定义的各种关系（如上位关系、实例化关系、蕴含关系、相似关系和部分 - 整体关系）转换为公理。此外，WordNet还提供了形态语义关系，可用于生成公理，如：

buyer(e1,x1) → buy(e2,x1,x2)

我们还利用了扩展WordNet资源