WordNet研究

基于WordNet的情感词库构建研究情感词库是自然语言处理中的重要组成部分，通常用于文本情感分析、情感极性判断以及舆情分析。

WordNet是一种常用的语义网络，可以通过它来构建情感词库，本文主要介绍基于WordNet的情感词库构建研究。

一、WordNet简介WordNet是由普林斯顿大学的心理学家George Miller教授领导的一项项目，它是一种英语词汇数据库，用于自然语言处理和语义计算。

WordNet将英语单词分解为词义，每个词义都与一个或多个单词相关联。

这些词义之间以及单词之间都存在着语义关系，比如同义词、反义词、上位词、下位词等等。

二、情感词库介绍情感词库（Sentiment Lexicon）是包含情感极性和情感强度等信息的一组单词或短语列表。

情感词库可以帮助计算机自动分析文本的情感倾向，以此为根据来进行情感分类、情感极性判断、舆情分析等工作。

情感词库的构建通常需要基于人工标注和机器学习技术。

传统的构建方法在标注大量的文本后，利用MMI（最大相互信息）或PMI（点间互信息）等方法计算情感单词或短语准确率。

但是这种方法对人的时间和精力的要求太大，也不够灵活。

因此开始使用WordNet构建情感词库。

三、基于WordNet构建情感词库的方法基于WordNet的情感词库构建方法主要分为两种：查找词性和语义相似度。

1. 查找词性在WordNet中，每个单词在其定义中有多个释义和词性标记：名词（Noun）、动词（Verb）、形容词（Adjective）和副词（Adverb）。

在这种情况下，可以使用名词、动词、形容词和副词标记，选择有情感信息的单词。

然后借助WordNet上语义关系（如同义词、反义词、上位词、下位词等）来扩展情感词库。

例如，将“love”作为基本情感词，利用同义词“adore”，反义词“hate”，上位词“comfort”、下位词“hug”等扩展情感词表。

2.语义相似性利用WordNet关系结构中词之间的关系，计算两个单词之间的语义相似性，从而将与情感相关的单词添加到情感词库中。

/paper_110583811_1/论文标题:中文信息处理专题研究：语义研究一个在线义类词库：词网WordNet论文作者陈群秀(论文关键词,论文来源语言文字应用,论文单位京,点击次数184,论文页数69～104页1998年1998月论文网/paper_110583811/ 计算机的自然语言理解和处理，依赖于计算语言学的研究成果。

)与计算词汇学和计算句法学相比，计算语义学是计算语言学领域里一门比较年轻的学科。

相对而言，句法分析的理论和技术发展得比较成熟、完善，而语义分析的理论和技术起步比较晚，尚处于探索阶段，空白点较多而且难度最大。

目前，自然语言理解正处于一个关键时期，处在取得重大突破的前夜，而语义研究领域的进展和突破对全局的进展和突破有至关重要的作用。

语义包括词汇义、句义、篇章义等，其中最根本最重要的是词汇义的研究。

词汇义的研究和表示的方法有多种，很重要的一种是语义分类。

人读的义类词典几乎各国都有，机读的（即信息处理用的）义类词典在日本、美国等先进国家也都有研究或成果。

在国内外同类课题中，最著名的是普林斯顿大学Miller等人研制的英语词网数据库WordNet。

该词网旨在从心理语言学角度建立英语词汇基本语义关系的实际模型。

本文简要介绍这个在线的义类词库。

一词网WordNet的概况WordNet是一个在线词汇参照系统（在网上可机读的英语词库），是一个基于心理语言学原则的机器词典。

WordNet用大家熟悉的拼法来表示词形，用同义词集Synsets（在一定上下文中可以互换的同义词形的列表）来表示词义。

有两种关系：词汇的和语义的。

词汇关系存在于词形间，语义关系存在于词义间。

通常的人读词典或机读词典是按字母顺序组织词汇信息，将拼写相似的词放在一起，而让意思上相近的或相关的词随意地散置。

WordNet 则想为广大读者依概念而不是依字母顺序查找词典获取词汇语义知识提供帮助。

WordNet 目前包含大约95600个词条（51500个简单词和44100个复合词，它们被组织成约70100个词义或同义词集），描写了上下位、同义、反义、部分—整体等词汇语义关系。

）作为一般词典的WordNet （WordNet as a dictionary）· WordNet跟传统的词典相似的地方是它给出了同义词集合的定义以及例句。

在同义词集合中包含对这些同义词的定义。

对一个同义词集合中的不同的词，分别给出适合的例句来加以区分。

（七）WordNet中的关系（relations in WordNet）·不同句法词类中的语义关系类型也不同，比如尽管名词都动词都是分层级组织词语之间的语义关系，但在名词中，上下位关系是hyponymy关系，而动词中是troponymy关系；动词中的entailment（继承）关系有些类似名词中的meronymy（整体部分）关系。

名词的meronymy关系下面还分出三种类型的子关系（见“WordNet 中的名词”部分）。

（八）网球问题（the tennis problem）· WordNet是基于同义性和反义（对义）性来描述词语和概念之间的各种语义关系类型的。

由于WordNet的注意力不是在文本和话语篇章水平上来描述词和概念的语义，因此WordNet中没有包含指示词语在特定的篇章话题领域的相关概念关系。

例如，WordNet中没有将racquet（网球拍）、 ball（球）、net（球网）等词语以一定方式联系到一起。

Roger Chaffin在一封私人信笺中，曾把这类问题称为“tennis problem”（网球问题），指的就是如何把racquet、ball、net、court game （场地比赛）；或者把physician（内科医生）跟hospital（医院）联系到一起。

这对电子词典来说，是一个挑战。

已经有一些相关的研究工作在探索如何从WordNet 中包含的词汇和概念之间的语义关系，来推导出话题信息。

Hirst和St-Onge描述了一种所谓的“词汇链”（lexical chain）的应用方法。

“词汇链”是在基于名词的语义关系构成的上下文中的名词的序列。

Metaphor Processing System Based on WordNet 作者： 许雅缘
作者机构： 福建师范大学外国语学院,福建福州350007
出版物刊名： 外语电化教学
页码： 39-43页
年卷期： 2010年 第6期
主题词： 隐喻 WordNet 相似度 语料库
摘要：本文以WordNet（在线词典数据库系统）里的各种语义知识和语义关系为基础，设计并实现一个处理“AisB”型的英文隐喻自动处理系统。

该系统主要包括对语句的预处理和隐喻语句的自动识别。

系统对语句先进行预处理（包括分词和句法分析），再对主、表语进行知识搜索和语义相似度计算，并根据求得的相似度判别是否为隐喻。

系统还采用数据库的相关技术，以提高系统对隐喻处理的效率。

最后，我们分别从Goatly创建的英语隐喻语料库Metalude和桂诗春创建的中国学习者英语语料库中选取大量隐喻和非隐喻的例子，对系统进行测试和评估，证实了该系统的合理性和可行性。

WordNet：概念知识库WordNet 是美国 Princeton 大学研发的一个英语词汇语义知识库，或者概念知识库。

本 wiki 只介绍 WordNet 里的名词和动词概念，及其概念间的主要关系。

对形容词和副词概念感兴趣的读者，可以参阅 WordNet 的手册或相关论文。

WordNet 的研发历经近二十年，目前的版本是 3.0，FreeBSD 中有它的 port。

WordNet 最初的研发者是 Princeton 大学的一些心理学家。

后来，由于计算语言学（或自然语言处理）的需求，WordNet 成为语义学研究最权威的知识库之一。

概念的表达或构建要通过自然语言完成，不同的文化和历史可能导致概念的差异，进而导致不同语言的词汇语义之间不是一一对应的。

例如，中文中“叔叔”、“伯父”、“姨夫”、“舅舅”等概念在英文中没有具体的对应，英文中只有 uncle。

虽然如此，人类的概念在很大程度上是共享的，那些小的差异可以忽略。

加上英语是世界语，这也是 WordNet 在全球得以流行的原因吧。

WordNet 里的概念所谓“概念”，在 WordNet 里抽象为一个同义词集合，它是 WordNet 的基本单位，也是 WordNet 所要描述的基本对象。

例如，“computer”有两个语义，分别是“计算机”和“计算者”。

IOU@~$ wn "computer" -synsnSynonyms/Hypernyms (Ordered by Estimated Frequency) of noun computer2 senses of computerSense 1computer, computing machine, computing device, data processor,electronic computer, information processing system=> machineSense 2calculator, reckoner, figurer, estimator, computer=> expert概念的上下位关系名词和动词概念（即同义词集合）之间有两个基本的关系，上位关系和下位关系。

基于WordNet的文本特征抽取方法研究与实验评估随着互联网的快速发展，海量的文本数据成为了人们获取信息和进行研究的重要来源。

然而，如何从这些庞大的文本数据中提取有用的特征，成为了自然语言处理领域的一个关键问题。

WordNet作为一种语义知识库，可以帮助我们理解和分析文本中的词汇关系，因此被广泛应用于文本特征抽取。

首先，我们需要了解WordNet的基本概念和结构。

WordNet是由普林斯顿大学开发的一种英语词汇数据库，它将英语单词组织成一种层次化的关系网络。

在WordNet中，单词被分为不同的词性类别，并且通过上位词、下位词、同义词等关系进行连接。

这种结构使得我们可以通过WordNet来获取词汇的语义信息，从而进行文本特征的抽取。

基于WordNet的文本特征抽取方法可以分为两个主要步骤：词汇扩展和特征表示。

在词汇扩展阶段，我们利用WordNet中的同义词关系来扩展文本中的词汇。

例如，对于一个给定的单词，我们可以通过WordNet找到它的同义词，并将这些同义词作为扩展后的词汇。

这样做的目的是丰富文本中的词汇量，提高特征的覆盖范围。

在特征表示阶段，我们将扩展后的词汇表示成向量形式，以便于计算机进行处理。

常见的表示方法有词袋模型和词向量模型。

词袋模型将文本表示为一个词汇的集合，每个词汇对应一个维度。

词向量模型则将每个词汇表示为一个实数向量，向量的维度通常较低。

这些向量表示了词汇的语义信息，可以作为文本特征进行进一步的分析和处理。

为了评估基于WordNet的文本特征抽取方法的有效性，我们可以进行一系列的实验。

首先，我们可以选择一些具有挑战性的文本任务，例如文本分类或情感分析，并使用基于WordNet的特征抽取方法来提取特征。

然后，我们可以将提取得到的特征输入到机器学习算法中进行训练和测试。

通过与其他特征抽取方法进行比较，我们可以评估基于WordNet的方法在不同任务上的性能表现。

除了性能评估，我们还可以对基于WordNet的方法进行进一步的分析。

WordNet在图像语义分析中的应用摘要：WordNet在图像语义分析中具有很重要的作用。

它提供了对图像语义精准的描述，图像语义特征的提取。

本文介绍了颜色直方图，边缘方向直方图，边缘直方图，局部二值模式（LBP）等四种方法，并根据这几种方法的优缺点进行比较，综合每种方法的优点来对图像的语义进行分析。

关键字：WordNet 图像语义分析应用随着计算机科学技术的进步，尤其是图像语义分析的发展，人类所获得的图像信息越来越多，对图像语义分析的要求也越来越强烈。

在这众多的图像中，为了获得我们所需要的图片。

就要求我们提供好的图像检索技术。

以便准确的搜索出要找的图片信息。

在进行图像语义分析中，WordNet在图像语义分析中的应用就显得非常重要了。

1 WordNet发展概况在WordNet的早期阶段，研究人员主要是在考虑用关系语义来描述词义的方式是否能够大规模地广泛使用，而不是仅仅停留在玩具式的演示水平上。

到了研究人员确信这是可行的时候，他们就编制了应用软件来把想法变成现实。

实际上，在早期，Miller并没有关于构建一个大词库的完整想法。

初步设想是识别由字符串组成的最重要的词节点，并探索其中的语义关系模式。

当时的想法是，如果得到了正确的语义关系模式，词语的定义就能从中推理出来，因此，对于一个有关词义的关系网来说，词义的定义是多余的。

WordNet从一个简单的“词典浏览器”（dictionary browser）发展成一个自足的词汇数据库（self-contained lexical database），主要的进步是从1989年年初开始的。

当时Susan Chip man不满于WordNet仅仅作为一个词汇浏览器而存在，要求研究小组开发一个工具。

该工具可以在WordNet的基础上阅读一个文本，并报告文本中词语的各种信息。

这一工具即所谓的“Word Filter”（词过滤器）。

罕用的或不符合需要的词能够从小说文档中被过滤出去，而同时更常见的词语可以用来替代这些词。