34、无语法同义词提取与网络内容聚焦爬取结合的同义词挖掘方法

无语法同义词提取与网络内容聚焦爬取结合的同义词挖掘方法

在自然语言处理领域，同义词提取是一项重要的任务，它能够帮助我们更好地理解文本、提高信息检索的准确性以及促进知识的共享和交流。本文将介绍两种不同但又相关的同义词提取方法：基于后缀数组的无语法同义词提取方法和利用网络内容聚焦爬取的同义词提取方法。

基于后缀数组的无语法同义词提取

• 得分计算与搜索优化 ：在该方法的第三阶段，得分 $sc(x)$ 的计算方式为：
  [sc(x) = \sum_{c\in Cl} \log \frac{freq(c.x)}{freqexp(c.x)} + \sum_{c\in Cr} \log \frac{freq(x.c)}{freqexp(x.c)}]
  其中，$Cr$ 是在第二步中提取的右侧上下文集合，$freqexp(x)$ 是根据上下文频率和 $x$ 在整个语料库中出现的次数所预期的 $x$ 的频率，定义为：
  [freqexp(x) = freq(x) \cdot \frac{freq(c)}{|S|}]
  这里，$|S|$ 是语料库 $S$ 的大小。如果 $scl(x)$ 低于当前第 $n$ 个最佳得分，则无需对任何 $y$ 搜索 $x.y$。
• 列表清理 ：获取的上下文列表通常包含冗余元素，例如 “have to do” 和 “have to do it” 可能在同一列表中。为了去除这种冗余，需要对每个上下文列表进行清理。如果第 $n$ 个元素是第 $m$ 个元素的子字符串（$m < n$），或者第 $m$ 个元素是第 $n$ 个元素的子字符串，则将第 $n$