同义词词林按照树状的层次结构把所有收录的词条组织到一起。这些词根据语义的远近和相关性分成了若干个词群（段落），每个段落中的词语又进一步分成了很多行。同一行的词语要么语义相同，要么词义有很强的相关性。...于是，这条路径的长度就可以作为这两个概念的语义距离的一种度量。 知网词语相似度 02 《知网》是一部比较详尽的语义知识词典。...不过，由于《知网》中对于一个词的语义采用的是一种多维的知识表示形式，这给词语相似度的计算带来了麻烦。这一点与WordNet和《同义词词林》不同。...在WordNet和《同义词词林》中，所有同类的语义项（WordNet的synset或《同义词词林》的词群）构成一个树状结构，要计算语义项之间的距离，只要计算树状结构中相应结点的距离即可。...概况来说，词林编码法关注词语之间的语义和词义的相关性，知网是利用词语所包含义原的距离来计算相似度，而字面编辑距离法则计算由一个词语的拼音转变成另一个词语所需要的步骤及繁琐度。
文章证明了现有方法使用的嵌入空间中常见的线性相似性度量不能维持超网络的不可分属性，在此基础上提出的深度模型，可以在保护嵌入空间内，建立起局部与全局邻近区域的非线性元组相似性函数。...在同构超网络中的大多数例子中，由于同构网络中包含的对象潜在相关，因此这个假设是有道理的。但是为了学习异构网络嵌入，需要达到如下要求： 1、 不可分：异构超网络中的超边通常是不可分的。...在这个例子中，超边中一组节点有很强的关联关系（节点子集并不强相关）。例如，在推荐系统中，包含了关系，而的关系并不是非常强。...为了解决不可分问题，作者设计了一个不可分的元组相似性函数，这个函数直接定义与超边上的全体节点，确保任何超边的子集没有被包含在网络嵌入中。...2、 本文理论上证明了在超网络的嵌入空间中任何线性相似性度量都不能保持不可分属性，因此提出了一个新颖的深度模型，以同时保持超网络的局部与全局的结构不可分信息。
DBpedia DBpedia是始于2007年的早期语义网项目，也就是数据库版本的多语言维基百科。DBpedia采用了严格的本体设计，包含人物、地点、音乐、组织机构等类型定义。...DBpedia采用了RDF语义框架描述，DBpedia与Freebase、OpenCyc、BioRDF等其他数据集也建立了实体映射关系，目前拥有127种语言的超过2800万个实体与30亿个RDF三元组。...另外YAGO也融合了语言知识，比如将维基百科标签与WordNet中的概念（Synset）进行映射，以WordNet概念体系完成百科知识本体构建。很多知识条目也增加了时空属性维度描述。...BabelNet采用类似YAGO的思路，将维基百科页面标题与WordNet概念进行映射，通过维基百科跨语言页面链接以及机器翻译系统，为WordNet提供非英语语种链接数据。...BabelNet中每个概念包含所有表达相同含义的不同语言的同义词。由于BabelNet中的错误来源主要在于维基百科与WordNet之间的映射，目前的映射正确率大约在91%。 5.
提取码: 8tj6 内容简介 · · · · · · 自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。...14 1.3.7用单词的同义词替换的示例15 1.4在文本上应用Zipf定律15 1.5相似性度量16 1.5.1使用编辑距离算法执行相似性度量16 1.5.2使用Jaccard系数执行相似性度量18...1.5.3使用Smith Waterman距离算法执行相似性度量19 1.5.4其他字符串相似性度量19 1.6小结20 第2章统计语言建模21 2.1理解单词频率21 2.1.1为给定的文本开发MLE25...6.2使用Wordnet生成同义词集id119 6.3使用Wordnet进行词义消歧122 6.4小结127 第7章情感分析：我很快乐128 7.1情感分析简介128 7.1.1使用NER执行情感分析...10.6使用浅层语义匹配的指标207 10.7小结208
image.png 我们希望原始文本信息能够得到保留，例如国王和女王之间的关系和男人与女人之间的关系应是特别接近的，法国和巴黎之间关系与德国和巴黎的关系也是接近的。...最终目标 词向量表示作为机器学习、特别是深度学习的输入和表示空间 在计算机中表示一个词 WordNet WordNet是由Princeton大学的心理学家，语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典...它不是光把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”。它是一个覆盖范围宽广的英语词汇语义网。...名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。...无法衡量词向量之间的关系 image.png 使用各种度量(与或非、距离)都不合适，太过于稀疏，很难捕捉文本的含义 词表维度随着语料库增长膨胀 n-gram词序列随语料库膨胀更快 数据稀疏问题 分布式表示
为了便于计算，每一个词语由一个权重特征向量表示，这些特征一般与出现在某一特定语境中的词汇紧密相关。...dLCE模型与WE-TD模型和mLCM模型相似，然而，后两种模型仅将从WordNet 中提取的词汇对比信息与每一个目标词进行匹配，dLCE模型将词汇对比信息与目标词的每一个单一的语境进行匹配，旨在更好地捕捉语义对比信息...我们运用平均精度和Kotleman 等人(2010)年运用的一种信息检索度量方法，评估计算结果。...该数据集包含999个词对（666个名词词对，222个动词词对和111个形容词词对），建立该数据集旨在评估各种模型在捕捉词对相似度方面，而非词对相关性方面的性能。...表格2：SimLex-999数据集中的Spearman等级相关系数ρ 因此，dLCE模型中同义词（意义极为相似的词对）与反义词（意义极为相关，却高度不同的词对）之间经提升过的区分度也支持了相似度之间的差异
Richard Socher，以下为相关的课程笔记。...在计算机中如何表示一个词的意思 通常使用类似Wordnet的这样的语义词典，包含有上位词（is-a)关系和同义词集 panda的上位词，来自于NLTK中wordnet接口的演示 ?...光从这两个向量中看不出两个词是否有关系: ? Distributional similarity based representations 通过一个词语的上下文可以学到这个词语的很多知识 ?...可以将任何信息表征成词向量的形式然后通过神经网络进行传播 ?...词向量将是之后章节的基础 我们所有的语义表示都将是向量形式 对于长的短语和句子也可以通过词向量的形式组合为更复杂的表示，以此来解决更复杂的任务–>下一讲 课程笔记索引： 斯坦福大学深度学习与自然语言处理第一讲
FrameNet是伯克利大学的一个项目，它试图用框架对语义归档。框架表示各种概念及其相关的角色。正如我在上一篇博文里写到的，孩子生日聚会框架的不同部分有着不同的角色，比如场地、娱乐活动和糖源。...“庆丰包子”对应的向量与“狗不理包子”对应的向量很接近，但是它们和“轿车”对应的向量差别很大。如同WordNet处理方式一样，相似的向量被归为同一类。 向量还存在内部结构。...使用这种编码器—解码器模型来做语言转换，需要用一个包含大量源语言与目标语言的语料库，基于这个语料库训练RNN网络。这些RNN通常含有非常复杂的内部节点[3>，整个模型往往有几百万个参数需要学习。...我们可以将解码的结果以任何形式输出，例如解析树（parse tree）[6]，或是图像的描述，假设有足够多包含描述的图像素材。当给图片添加描述时，你可以用图片训练一个神经网络来识别图像中的物体。...（He went to the junkyard.）WordNet只能提供一组与“went”相关的单词。
WordNet，采用同义词集（synset）的形式标注词汇/词义的语义知识。...HowNet 在 2000 年前后引起了国内 NLP 学术界极大的研究热情，在词汇相似度计算、文本分类、信息检索等方面探索了 HowNet 的重要应用价值[2,3]，与当时国际上对 WordNet 的应用探索相映成趣...Semantic Scholar 统计 WordNet 相关论文变化趋势 是不是说，深度学习时代以 WordNet、HowNet 为代表的语言知识库就毫无用处了呢？实际并非如此。...是否需要考虑义原标注的结构信息，也值得探索与思考。 经过几十年的精心标注，HowNet 知识库已有相当规模，但面对日新月异的信息时代，对开放域词汇的覆盖度仍存在不足。...此外，HowNet 义原知识库规模宏大、标注时间跨度长，难免出现标注不一致现象，这将极大影响相关模型的效果，需要探索相关算法，辅助人类专家做好知识库的一致性检测和质量控制。
在处理上面的问题过程中，不得不提到的一个工具是WordNet。WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。...在WordNet中，名词，动词，形容词和副词各自被组织成一个同义词的网络，每个同义词集合都代表一个基本的语义概念，并且这些集合之间也由各种关系连接。我们可以通过WordNet来获取同义词和上位词。...当文档被表示为文档空间的向量时，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。它的一些实现方式包括： N-gram模型：基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。...使用主题模型进行语义扩展 监督与半监督方式的文本分类 垃圾广告过滤 垃圾广告过滤作为文本分类的一个场景有其特殊之处，那就是它作为一种防攻击手段，会经常面临攻击用户采取许多变换手段来绕过检查。...情感分析 情感分析的处理办法包括： 基于词典的情感分析，主要是线设置情感词典，然后基于规则匹配（情感词对应的权重进行加权）来识别样本是否是正负面。
WordNet，采用同义词集（synset）的形式标注词汇/词义的语义知识。...HowNet在2000年前后引起了国内NLP学术界极大的研究热情，在词汇相似度计算、文本分类、信息检索等方面探索了HowNet的重要应用价值[2,3]，与当时国际上对WordNet的应用探索相映成趣。...中国期刊网（CNKI)统计HowNet学术关注度变化趋势 Semantic Scholar统计WordNet相关论文变化趋势 那么是不是说，深度学习时代以WordNet、HowNet为代表的语言知识库就毫无用处了呢...，我们进一步提出，是否可以利用词汇表示学习模型，对新词进行义原推荐，辅助知识库标注工作。...如何在以RNN/LSTM为代表的语言模型中有效融合HowNet义原知识库，并在自动问答、机器翻译等应用任务中验证有效性，具有重要的研究价值。是否需要考虑义原标注的结构信息，也值得探索与思考。
它提供了易于使用的接口50多个语料库和词汇资源例如WordNet，以及一套用于分类、标记化、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库，以及用于工业强度nlp库的包装器。...*衡量已知词语的存在程度。 为什么叫它“袋“？这是因为有关文档中单词的顺序或结构的任何信息都会被丢弃，并且模型只涉及已知单词是否发生在文档中，而不是在文档中发生的位置。...TF-IDF权重是信息检索和文本挖掘中常用的权重。此权重是一种统计度量，用于评估单词对集合或语料库中的文档的重要程度。 例子： 假设一份包含100个单词的文档，其中“电话”这个词出现了5次。...然后，我们可以获得余弦通过取它们的点积并除以它们的范数的乘积来表示任意一对向量的相似性。产生矢量之间夹角的余弦。余弦相似是相似性度量在两个非零向量之间。...如果它找不到与任何关键字匹配的输入，它将返回一个响应：“I am sorry!
例如，识别出在前面交互过程中与处理FU Q和回答相关的信息[1]。第一个关键的上下文相关的区别是主题转换和主题连续性的FU Qs问题类型。这些不同类型的FU Qs需要不同的处理策略。...与[6,7]中也有类似的其他模块的思路，我们使用基于语料库的相似度量，我们使用基于语料库的相似性度量，基于此我们提出了一项重大创新，将它们扩展到与之前的话语相似。...与TREC不同的是Q1和Q2都只是关键词，可能包含一些杂乱的信息，如拼写错误或语法错误，并且可能非常相似:用户都在试图完善这个问题（答案是正确的，但不是他们想要知道的），或者通过将注意力的焦点转移到一个新的相关实体或一个新的相关行动上...Semantic similarity (semsim):语义相似 Action sequence (action): Thebinary feature说明两个回合的问题是否是同一个意图。...获取Q2是否主题延续一个比较简单的方法是计算Q2和之前utterances的相似度（如Q2与Q1或A1的相似性越低，越有可能发生主题转换）。
因此，本项工作的主要挑战，是要在这个笑话模板中填空，并使整个句子显得可笑。 与之前所做的幽默生成的工作不同，我们不依赖于标注过的训练数据或人工编码规则，而是依赖于大量未注释的数据。...就我们所知，这是第一个不要求任何标注数据或是人工编码规则的笑话生成系统。...其中f (x, z)是度量x和z联合出现概率的函数。 关于假设2，如果有一些属性非常常见，能用于描述几乎所有事物（比如新、免费、好），那么它们导出的句子很可能是糟糕的笑话。...我们使用Wordnet (Fellbaum, 1998)中与该词相关联的最常见的词性标签（POS）来标记2-gram中的每个词。...需要特别指出，尽管我们在论文中使用了Wordnet，我们的方法并不特别依赖它。我们仅仅使用它来取得一些浅层信息。 我们分两阶段评估了我们的模型。
API捕获的所有度量都与使用度量的instrument相关联，instrument会赋予其语义属性。通过调用Meter API可以创建和定义instrument，该API是面向用户的SDK入口点。...instrument定义描述了instrument的一些属性，包含名称和类型。其他属性则是可选的，包含描述和度量单位。一个instrument描述与它产生的数据相关。...Meter接口 API定义了一个Meter接口，该接口包含一组instrument构造函数，以及一种以语义上的原子方式捕获批量度量数据的工具。 第三方代码可以使用全局的Meter实例来检测第三方代码。...通过instrument捕获的metric事件包含： 时间戳(隐式) instrument定义(名称，类型，描述，度量单位) 标签集(key和value) 值(有符号整数或浮点数) 启动时与SDK相关的资源...一旦配置完成，应用或库会选择是否使用MeterProvider接口的全局实例，或使用依赖注入来更好地配置provider。
使用语义网络WordNet[1]（中文的有HowNet[2]）进行语义扩展也是一种常用的做法[3, 4]。...语义网络会通过多个义原（sense）来定义一个概念，义原是最基本的、不易于再分割的意义的最小单位。...文献[4]中采用了一种与传统的窗口滑动不太相同的做法，它把查询包含的词看作一个集合，获取查询集合的所有子集，并在文档集中查找包含某个子集全部词的最小片段（这样的片段称为对应子集的一个cover）。...KL散度越小的文档与问题的相关性越高。...首先根据索引词典找出至少包含一个查询词的文档，计算查询与这些文档中包含的段落之间的相似度： ? ? ? 其中， ? 和 ? 分别是t在段落p和查询q中的词频。
WordNet，采用同义词集（synset）的形式标注词汇/词义的语义知识。...Semantic Scholar 统计 WordNet 相关论文变化趋势 是不是说，深度学习时代以 WordNet、HowNet 为代表的语言知识库就毫无用处了呢？实际并非如此。...，我们进一步提出，是否可以利用词汇表示学习模型，对新词进行义原推荐，辅助知识库标注工作。...如何在以 RNN/LSTM 为代表的语言模型中有效融合 HowNet 义原知识库，并在自动问答、机器翻译等应用任务中验证有效性，具有重要的研究价值。是否需要考虑义原标注的结构信息，也值得探索与思考。...此外，HowNet 义原知识库规模宏大、标注时间跨度长，难免出现标注不一致现象，这将极大影响相关模型的效果，需要探索相关算法，辅助人类专家做好知识库的一致性检测和质量控制。
这样做的优点是每个词形都以相同大小的空间被存储下来，基于数组的数据结构可以被用来通过词形索引其它的信息（如单词的字符串，对属于该词形的词例进行技术，或者包含单词潜在语义的细节信息的更丰富的数据结构）。...具有相关语义的两个词形将会被赋予具有一定「距离」的整数，两个在分配的空间中「相近」的词形彼此之间可能没有任何关系。 使用整数只是遵循当下流行的编程语言中可用的数据类型的一种方便的表示方法。...3 将词表征为分布式的向量 在语言学中，一个重要的思想是：可以通过相似的方式使用的单词（或表达）趋向于拥有相关的语义。...词形向量本质上是查找表，与之不同的是，上下文相关词向量是由代表单词类型的向量和将每个单词置于上下文中的神经网络参数构建的。...上下文相关的词向量是否能完全解决歧义词带来的挑战仍然有待研究。人们往往会在对比基准测试中使用客观的性能评价指标测试 NLP 领域新的思路。
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