27、自然语言处理中的词汇获取与附着歧义解析

自然语言处理中的词汇获取与附着歧义解析

在自然语言处理（NLP）领域，词汇获取和附着歧义问题是重要的研究方向。下面我们将深入探讨介词短语（PP）附着歧义以及动词的选择偏好等相关内容。

1. PP附着歧义问题

在处理自然语言时，介词短语的附着位置常常会产生歧义。例如，“Chrysler confirmed that it would end its troubled venture with Maserati.” 这里的 “with Maserati” 既可以附着在动词 “end” 上，也可以附着在名词 “venture” 上。简单的模型在解决这类歧义时可能会失败，因为它忽略了低附着偏好。

为了解决这个问题，Hindle和Rooth（1993）提出了一个概率模型。以下是该模型的详细步骤：
1. 定义事件空间 ：我们关注那些在PP附着方面可能存在歧义的句子。事件空间由所有包含及物动词（带有宾语名词短语）、动词后的NP（宾语名词短语）以及其后的PP的子句组成。
2. 简化模型 ：
- 每次只考虑一个介词，不考虑不同介词引导的PP之间的相互作用。
- 如果有两个相同介词的PP连续出现，只对第一个PP的行为进行建模。
3. 引入随机变量 ：
- VAₚ：表示是否存在一个由介词p引导且跟随动词v的PP附着到v上（VAₚ = 1）或不附着（VAₚ = 0）。
- NAₚ：表示是否存在一个由介词p引导且跟随名词n的PP附着到n上（NAₚ = 1）或不附着（NAₚ = 0）。
4. 计算概