文档名：基于HowNet的语义表示学习
HowNet是一个大规模高质量的跨语言(中英)常识知识库,蕴含着丰富的语义信息.本文利用知识图谱领域的方法将HowNet复杂的结构层层拆解,得到了知识图谱形式的HownetGraph,进而利用网络表示学习以及知识表示学习方法得到了跨语言(中英),跨语义单位(字词、义项1、DEF_CONCEPT2和义原)的向量表示,在词语相似度(wordsimilarity)和词语类比(wordanalogy)任务上对中英文数据集进行了实验,实验结果显示提出的方法在词语语义相似度的任务上取得了最好的效果.
作者：朱靖雯 杨玉基 许斌 李涓子
作者单位：北京信息科技大学信息管理学院,北京100192清华大学计算机系知识工程实验室,北京100084
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：语义表示学习 词语相似度 词语类比
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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