論文の概要: Multi-Fusion Chinese WordNet (MCW) : Compound of Machine Learning and Manual Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01761v1
• Date: Wed, 5 Feb 2020 12:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 20:53:59.180890
• Title: Multi-Fusion Chinese WordNet (MCW) : Compound of Machine Learning and Manual Correction
• Title（参考訳）: multi-fusion chinese wordnet (mcw) : 機械学習と手動修正の複合化
• Authors: Mingchen Li and Zili Zhou and Yanna Wang
• Abstract要約: 文法と意味論の問題を解決するために,中国語の5つのワーネットが開発された。 その中には、ノースイースタン大学 Chinese WordNet (NEW), Sinica Bilingual Ontological WordNet (BOW), Southeast University Chinese WordNet (SEW), Taiwan University Chinese WordNet (CWN), Chinese Open WordNet (COW)などが含まれる。 我々は、これらの欠点を補うために、Multi-Fusion Chinese Wordnet(MCW)と呼ばれる新しい中国語のワードネットを作ることに決めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.471172518764192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Princeton WordNet (PWN) is a lexicon-semantic network based on cognitive linguistics, which promotes the development of natural language processing. Based on PWN, five Chinese wordnets have been developed to solve the problems of syntax and semantics. They include: Northeastern University Chinese WordNet (NEW), Sinica Bilingual Ontological WordNet (BOW), Southeast University Chinese WordNet (SEW), Taiwan University Chinese WordNet (CWN), Chinese Open WordNet (COW). By using them, we found that these word networks have low accuracy and coverage, and cannot completely portray the semantic network of PWN. So we decided to make a new Chinese wordnet called Multi-Fusion Chinese Wordnet (MCW) to make up those shortcomings. The key idea is to extend the SEW with the help of Oxford bilingual dictionary and Xinhua bilingual dictionary, and then correct it. More specifically, we used machine learning and manual adjustment in our corrections. Two standards were formulated to help our work. We conducted experiments on three tasks including relatedness calculation, word similarity and word sense disambiguation for the comparison of lemma's accuracy, at the same time, coverage also was compared. The results indicate that MCW can benefit from coverage and accuracy via our method. However, it still has room for improvement, especially with lemmas. In the future, we will continue to enhance the accuracy of MCW and expand the concepts in it.
• Abstract（参考訳）: Princeton WordNet (PWN) は認知言語学に基づく語彙意味ネットワークであり、自然言語処理の発展を促進する。 PWNに基づいて、構文と意味論の問題を解決するために5つの中国語のワーネットが開発された。 その中には、northeast university chinese wordnet (new)、sinica bilingual ontological wordnet (bow)、southeast university chinese wordnet (sew)、taiwan university chinese wordnet (cwn)、china open wordnet (cow)がある。 これらを用いて,これらの単語ネットワークの精度とカバレッジが低く,PWNのセマンティックネットワークを完全に表現できないことがわかった。 そこで我々は、これらの欠点を補うために、Multi-Fusion Chinese Wordnet(MCW)という新しい中国語のワードネットを作ることにした。 鍵となるアイデアは、オックスフォードバイリンガル辞書と新華バイリンガル辞書の助けを借りてSEWを拡張し、修正することだ。 具体的には、修正に機械学習と手動調整を使いました。 作業を支援するために2つの基準が策定された。 関連度計算,単語の類似度,単語感覚の曖昧さの3つの課題について,補題の正確性の比較を行った。 その結果,mcwは,本手法によるカバレッジと精度の恩恵を受けることができた。 しかし、特に補題では改善の余地がある。 将来的には,MCWの精度を向上し,その概念を拡大していく。

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