19、句法和语义泛化：提升搜索与问题构建的效率

句法和语义泛化：提升搜索与问题构建的效率

1. 短语归一化与泛化

在处理不同形式的短语时，除了对齐操作，还需要对短语进行归一化处理，以计算其泛化结果。例如，“video camcorder with long zoom” 和 “long zoom video camcorder” 经过归一化和泛化后，可得到 “(camcorder ^ camera) with zoom”。

泛化两个表达式的步骤如下：
1. 泛化它们的主要实体（主要名词短语中的中心名词）。
2. 进行逐参数的泛化。

基于实体和属性的表示表达式为：
$AMR(Q) \land AMR(A) = E(Q) \land E(A) \cup \bigcap_{n} ARG_{n}(Q) \land ARG_{n}(A)$

虽然 “deny” 和 “reject” 的相似度小于 “deny” 和 “accept” 的相似度，但在泛化目的下，仍可认为 “deny = reject”。

2. 句法泛化

2.1 释义生成

句法泛化中，生成释义并计算最大公共子解析树非常重要。然而，自动生成准确且多样的释义仍然具有挑战性。传统方法利用语言学知识来提高释义质量，包括浅层语言学特征、句法和语义信息，但这些方法通常具有领域特异性，难以扩展或产生较差的结果。借助不断增长的大数据和神经网络模型，近期研究取得了有前景的成果，例如将释义生成表述为序列到序列的问题。

2.2 解析树泛化

解析树的泛化操作定义为找到最大公共子图。以下是一个解析树泛化的示例：