基于知网的词汇语义自动分类系统  

HowNet-Based Word Semantic Automatic Classification System

作　　者：卢鹏[1] 孙明勇[1] 陆汝占[1] 

机构地区：[1]上海交通大学计算机科学与工程系,上海200030

出　　处：《计算机仿真》2004年第2期127-131,共5页Computer Simulation

摘　　要：词汇语义分类是现代汉语语义研究的重要组成部分。该文介绍的基于知网的词汇语义自动分类系统提供了词汇语义分类的一个新思路。目前该系统的研制已取得实质性成果,在基于知网的语义分类体系上,开发了粗分类模块,对知网提供的6万余条汉语常用词进行语义分类,得到1420个语义等价类;并在此基础上,开发了细分类模块,针对粗分类结果中颗粒度较大的词类,将其进一步细化为适合实际需要的子类。实验结果证明该系统所作的分类在自然语言处理和语言学研究中起到了重要作用。Word Semantic Classification is a key part of modern Chinese semantic research. This paper presents hownet-based word semantic automatic classification system, which proposes a new idea of word semantic classification. Based on hownet,we develop a coarse classification module which classifies about sixty thousand Chinese common words supplied by hownet to gain 1420 word semantic equivalent classes and has achieved practical result.On the basis of the above work,we develop a detailed classification module,which reclassifies the relative less precise 1420 word classes in detail.Experiments on the system show that it works very well in natural language processing and linguistics research.

关 键 词：自然语言处理 知网 词汇语义自动分类系统 信息处理 知识库 粗分类模块算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]