下载文档原格式
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。
WordNetIntroduction究人员撰写的。
第5章和第6章描述了WordNet的改进；第7章从形式化的概念分析的角度描述了WordNet；第8到第16章讨论了WordNet的各种不同应用。
（一）计算机与词库（computers and lexicon）·一个人即使不接受把人脑比作计算机的隐喻，也一定同意，计算机提供了一个良好的模式演练场，通过它，人们可以测试各种关于人类认知能力的理论模型。
·越来越多的人认识到，一个大的词库对自然语言理解，人工智能的各方面研究都具有重要的价值。
·对大规模机器可读词典的需求同时也带来许多基础问题。
首先是如何构造这样一个词库，是手工编制还是机器自动生成？第二，词典中应包含什么样的信息？第三，词典应如何设计，即信息如何组织，以及用户如何访问？实际上，这些问题涉及到词典的编纂方法，词典的内容，词典的使用方式这一系列非常基础的问题。
（二）构造词库数据库（constructing the lexical database）·构建词典的两种基本方式：自动获取/ 手工编制。
手工构建词典的优点之一是便于创建更为丰富的词条信息；其次是便于控制。
（三）WordNet的内容· WordNet的描述对象包含compound（复合词）、phrasal verb（短语动词）、collocation（搭配词）、idiomatic phrase（成语）、word（单词），其中word 是最基本的单位。
· WordNet并不把词语分解成更小的有意义的单位（这是义素分析法/componential analyses的方法）；WordNet也不包含比词更大的组织单位（如脚本、框架之类的单位）；由于WordNet把4个开放词类区分为不同文件加以处理，因而WordNet中也不包含词语的句法信息内容；WordNet包含紧凑短语，如bad person，这样的语言成分不能被作为单个词来加以解释。
Wordnet是一个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，一个多义词将出现在它的每个意思的同义词集合中。
WordNet是按语义关系组织的，其语义关系有以下几类：（1）同义关系。
WordNet最重要的关系就是词的同义关系，因为判断词这种关系的能力是在词汇矩阵中表达词义的先决条件。
Wordnet中根据替换原则定义同义词：如果两种表达方式在语言文本中相互替代而不改变其真值，则这两种表达就是同义的。
因而，WordNet分成名词，动词、形容词和副词几大类。
不同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）。
（2）反义关系。
反义词是一种词形间的词汇关系，而不是词义间的语义关系。
反义关系为WordNet中的形容词和副词提供了一种中心组织原则。
（3）上下位关系。
上下位关系具有某种限制，且是一种不对称的关系(Lyons，1977，v01．1)，由下它只有唯一的上属关系，这就产生了一种层次语义结构，其中下位词位于其上属关系的下层。
下位词继承了它的上位词——更一般化概念的所有性质，并且至少增加一种属性，以区别它与它的上位词以及该上位词的其他下位词。
这种方法为WordNet中的名词提供了一种核心的组织原则。
在名词网络中，通过词语的上下位关系来计算词间的距离是WordNet 中简单常用的一种计算相似度方法。
（4）部分-整体关系（HASA）。
