基于框架语义分析的汉语句子相似度计算

句子相似度计算在自然语言处理的许多领域中发挥着重要作用.已有的汉语句子相似度计算方法由于考虑句子的语义不全面,使得相似度计算结果不够准确,为此提出一种新的汉语句子相似度计算方法.该方法基于汉语框架网语义资源,通过多框架语义分析、框架的重要度度量、框架的相似匹配、框架间相似度计算等关键步骤来实现句子语义的相似度量.其中多框架语义分析是从框架角度对句子中的所有目标词进行识别、框架选择及框架元素标注,从而达到全面刻画句子语义的目的;在此基础上根据句子中框架的语义覆盖范围对不同框架的重要度进行区分,能够使得相似度结果更准确.在包含多目标词的句子集上的实验结果显示,基于多框架语义分析的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果.

基于FrameNet框架关系的文本蕴含识别

文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了76.6%的准确率,略高于RTE2007评测的最优结果。