无指导学习语义优选

给出基于LSC模型的EM方法进行汉语语义优选的学习。具体步骤是首先随机为参数模型赋予初值;然后迭代运行EM算法,直到收敛;最后计算动词和名词的语义关联度,以此衡量其搭配的可能性。大量实验结果表明LSC模型能够较好地体现动、名词的搭配模式,且算法迭代收敛速度快。该方法无需语法标注的语料库,适合应用于汉语。

基于MDL和LSC的语义优选方法

为实现谓语动词对论元的自动选择,提出基于最小描述长度(MDL)和潜在语义聚类(LSC)的语义优选方法。基于MDL原则计算与动词搭配的名词的δsc值,根据LSC模型的EM算法求取动、名词的搭配概率P(v,n),并针对每一对动、名词计算δsc和P(v,n)之和,将其作为衡量两者语义关联度的标准。实验结果表明,该方法的F1值达到85.26%,优于单独使用MDL或LSC方法。