24、VerbNet类分配：作为词义消歧任务的探索

VerbNet类分配：作为词义消歧任务的探索

在自然语言处理（NLP）领域，动词的准确理解和分类对于语义分析至关重要。VerbNet作为一种重要的词汇资源，依据语义和句法规律对英语动词进行分类，为众多NLP任务提供了支持。本文将深入探讨VerbNet类分配的相关问题，以及如何将其作为词义消歧任务来处理。

1. VerbNet的重要性与应用挑战

VerbNet在NLP领域有着广泛的应用，如语义角色标注、概念图创建和语义解析树生成等。它不仅为动词提供了主题角色，还给出了语义谓词，为进一步的推理任务奠定了基础。然而，许多动词属于多个VerbNet类，每个类成员大致对应动词的不同含义。因此，准确识别每个动词实例的合适VerbNet类成为应用其语义和句法信息的关键，这等同于一个词义消歧任务。

以往利用VerbNet的研究在处理多类动词时采用了不同方法。例如，Zapirain等人在确定文本中动词的类时，简单地分配该动词最频繁出现的类，而不进行消歧。在他们的研究数据中，最频繁类标签的准确率达97%，但整个Semlink语料库中的多类动词，最频繁类基线准确率为73.8%。另外，Bobrow等人在PARC问答系统中使用VerbNet的语义谓词推导事件的前后条件，但对于像“leave”这样有多种用法的动词，系统需要准确识别其具有位置变化含义的实例。“leave”有六个VerbNet类，只有“Leave”类适合用于展示实体位置变化的情况。若对“leave”应用最频繁类启发式方法，在Semlink语料库中的准确率仅为59%。这充分说明准确的自动VerbNet类分类器具有重要的实用价值。

2. 相关工作对比

此前有两项创建VerbNet类消歧器的研究。Girju