WordNet简介

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。

WORDNET与HOWNET之比较作者：张笛来源：《青年文学家》2011年第13期摘要：本文在对Wordnet和Hownet进行简单介绍的基础上，从理论基础，设计原理与建设方法，目的与应用这三个大方面进行了比较。

从而找出两个系统的相似之处和差异，以期对自然语言处理有所帮助。

关键词：Wordnet；Hownet ；比较；语义作者简介：张笛，临沂大学外国语学院讲师，语言学。

近年来，随着计算机本身以及信息高速公路的飞速发展，人们开始更加重视语义的研究。

各国都致力于可用于自然语言处理的大规模语义词典或大规模知识库的建设。

例如：普林斯顿大学的英语Wordnet,微软的Mindnet，欧洲有基于Wordnet的Eurowordnet，日本的日语和英语的概念词典，韩国的Koreanwordnet，中国有以Wordnet为框架而研制的现代汉语概念词典——中文概念辞书（CCD）和董振东、董强的Hownet（知网）。

Wordnet是一个在线的英语词汇数据库（词汇参照系统），而Hownet是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。

现在两者都被放在网上，供人们使用,并且可以参与他们的完善、扩展和发展。

所以，本文拟把二者放在一起进行比较研究，找出两个系统的相似之处与差异，取长补短，以期为自然语言处理寻求一个较为完善的语义关系系统。

一、理论基础首先，二者都以一种“模式假设”（patterning hypothesis）为前提和理论基础。

其次，“理解性假设”（comprehensiveness hypothesis）也是二者的理论基础。

但二者的理论基础不同之处也很多。

Wordnet的一个较主要的理论基础是“可分离性假设”（separability hypothesis）即语言的词汇成分可以被离析出来并专门针对它加以研究。

Hownet的最重要的理论基础是它的哲学。

一种基于WordNet语义相似度的改进算法作者：田姗来源：《数字技术与应用》2013年第08期摘要：随着信息的快速发展，计算词语语义相似度在很多领域得到了广泛应用与研究，包括信息检索，信息抽取，词义排歧，基于实例的机器翻译，文本分类等等。

本文在相关研究的基础上除了考虑路径外考虑了节点所在树中的深度和宽度，提出一种基于WordNet语义相似度的改进算法。

关键词：WordNet 语义距离语义相似度中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0113-01语义相似度计算在很多领域都有着广泛的应用，如自然语义处理，信息检索，词义排歧，文本分类以及基于实例的机器翻译等。

随着Internet技术的高速发展，语义相似度成为信息检索研究的重要组成部分。

当前语义相似度计算方法大致可以分为两类：一类是根据世界知识或者某种分类体系的方法来计算，主要是基于按照概念间结构层次关系组织的语义词典的方法，根据在这类语言学资源中概念之间的上下位关系和同位关系来计算词语的相似度；第二类是基于统计的方法，主要将上下文信息的概率分布作为词汇语义相似度的参照。

现有的研究中有的通过词结点之间上下位关系构成的最短路径计算语义相似度，文献[1-2]通过两个词的公共祖先结点的最大信息量计算语义相似度，文献[3-5]通过结合结点间的路径长度，概念层次树的深度，概念层次树的区域密度等因素综合考虑计算语义相似度。

国外很多研究者利用WordNet 中的同义词集组成的树状层次体系结构计算语义相似度。

1 WordNet简介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，它不只把单词以字母顺序排列，而且按照单词的意义组成一个“网络”。

由于包含了语义信息，所以WordNet有别于通常意义上的字典。

WordNet描述对象包括复合词、短语动词、搭配次词、成语、单词，其中单词是最基本的单位。

试论语义特征分析法随着语言学技术的发展，语义特征分析法已经成为自然语言处理研究中一种非常有效的方法，用于提取文本语义信息。

本文首先对语义特征分析法概念进行了介绍，提出了该方法的基本架构，以及它的起源和发展历史。

其次，讨论了语义特征分析法的典型方法和技术，并重点介绍了几种主要的特征抽取技术，包括基于WordNet和其他语义资源的语义特征抽取，以及基于统计模型和深度学习技术的特征抽取。

最后，本文对语义特征分析法应用及其未来发展方向进行了综述。

关键词：语义特征分析法；特征抽取；WordNet；统计模型；深度学习技术1.言随着认知科学和认知技术的发展，如何让计算机更好地理解自然语言信息变得越来越重要。

近年来，多种机器学习和自然语言处理技术的发展，使得自然语言处理变得愈发成熟，抽取文本语义信息也成为自然语言处理研究中重要的目标。

语义特征分析法（Semantic Feature Analysis，SFA）是一种提取文本语义特征的方法，它主要使用语义分析实现从文本中抽取关键词及其相关语义特征，从而提高机器理解文本内容及其应用的准确率。

2.义特征分析法简介语义特征分析法（Semantic Feature Analysis，SFA）是一种基于语言学的特征抽取法，主要用于提取文本的语义特征，并将其用于语义分析和机器学习，从而实现文本的自动理解。

SFA的基本架构是将语义特征分解为两个部分：一部分为语义基本成分，如代词、动词等；另一部分是语义关系，指代词、动词等词汇间的关系。

SFA最初由Hendrix（1979）提出，他认为，由于不同词语在其语义上可以表达各种复杂的关系，而传统的自然语言处理方法只能通过词语的形式进行分析，而不能抽取词语的语义信息，因此他设计的SFA模型可以用来提取文本中的语义特征，从而实现文本理解。

3.义特征分析法的技术SFA的实现需要依赖一系列特定的技术，其中主要包括语义特征抽取、特征变换和特征表示等。

）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。

2017年第3期信息与电脑China Computer&Communication数据库技术个性化学习系统中的知识库设计祁昌平（河西学院 信息技术与传媒学院，甘肃 张掖 734000）摘　要：笔者探索了个性化学习系统中知识库的构建方法，介绍了课程知识的特点、课程知识的获取方法以及课程知识点划分，实现了以知识点为基本单位的知识表示方法和知识点之间逻辑关系的存储，阐述了学习资源与知识点的关联方法，介绍了课程知识推送策略。

目的在于向学习者推荐个人化学习资源，提高学习者的学习效率和质量。

关键词：个性化学习系统；知识库；信息挖掘中图分类号：TP391.6 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2017）03-172-03The Design of the Knowledge Base in the System of Personalized LearningQi Changping(College of Information Technology and Communication, Hexi University,Zhangye Gansu 734000, China)Abstract: The author explores the way to construct knowledge base in the personalized learning system, it explains thecharacteristics of course knowledge, the method of knowledge acquisition and course knowledge point division, it implements representation of knowledge with the basic unit and the storage of the logical relationship between knowledge point, it explains the association method between learning resources and knowledge point, it also explains strategies to push the course knowledge.The purpose is to recommend personalized learning resources to learners. learners ’ learning efficiency and quality would be fairlyimproved.Key words: the system of personalized learning; knowledge base; information mining 计算机技术的迅速发展与网络的全面普及，不断改变着人们的学习、生活方式，也促进了教学工作不断走向智能化与个性化。