5、MultiAligNet：构建跨语言词汇语义桥梁

MultiAligNet：构建跨语言词汇语义桥梁

1. 引言

在自然语言处理领域，识别单词在不同上下文中的正确含义是一项古老而具有挑战性的任务。尽管经过了数十年的技术发展，但当前的技术水平仍难以达到理想的准确性。跨语言方法在词义消歧方面已被证明具有显著优势，它避免了手动创建词义标注语料库和词义清单的需求，还能解决词义粒度问题。

2. 相关背景

• 词义消歧的挑战 ：词义消歧隐藏着诸多复杂性，即使在技术进步的今天，现有方法的准确性仍有待提高。常见的跨语言方法虽有优势，但通常依赖平行文本或多语言词网，其对齐数量有限。
• 词汇语义编码方式
  • 传统词网 ：如 WordNet 和 BabelNet，通过词与词义之间的显式链接，利用范式关系（如上位词、同义词、反义词等）来编码词汇意义。
  • 常识知识资源 ：如 ConceptNet 是较大的常识知识资源，但其中的术语未经过消歧；属性规范则更侧重于基于认知和感知的词义方面，缺乏系统的知识收集和编码方法。
  • 向量编码方法 ：基于语料库和数据驱动的研究采用了向量编码的方式来表示词汇知识，如词嵌入、词义嵌入和上下文嵌入等，但向量表示之间的关系缺乏类型和系统组织。

3. k - 多语言概念

• 概念定义 ：k - 多语言