自然语言理解的一点新想法-知网!.docVIP

构建知网关系的网状表示* 周强 冯松岩 智能技术与系统国家重点实验室 清华大学计算机科学与技术系，北京100084 zhouq@ 摘要：本文介绍了一个针对知网关系的网状表示结构及其实现方法。通过构建三张数据表：概念表、特征表和关系表，以及建立它们的记录项之间的双向多元联系，可以方便地把知网的所有知识（概念、特征以及它们之间的各种关系）集成在一起，从而为进一步进行基于知网的信息检索和知识推理打下很好的基础。 关键词：知网，概念，特征，关系 Build a relation network representation for How-net Zhou Qiang, Feng Songyan, State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems Department of Computer Science and Technology Tsinghua University, Beijing 100084 zhouq@ ABSTRACT: In this paper, we introduce a relation network representation for how-net and its implementation method. Through the construction of three tables(concept table, feature table and relation table) and the bi-directions, multi-angles connections among them, all the information in how-net can be integrated into a relation network. It provides good foundation for the research of information retrieval and knowledge reasoning based on the knowledge in how-net. KEYWORDS: how-net, concept, feature, relation 引言 语义分析是自然语言理解的重点和难点。早期的研究人员提出的一些语义理解模型，如语义网和概念依存理论，在一些小型的原型系统中取得了成功。近年来，一些大规模、可计算的语义知识库，包括WordNet[1]、MindNet[2,3]、FrameNet[4]等的开发和利用，为进行大规模的真实文本的语义分析和理解提供了有利的支持。 1999年初，中国中文信息学会常务理事董振东先生在因特网上公布了自己的研究成果----知网（How-Net），为自然语言理解提供了一个新的研究资源。目前，对知网的研究还处于初期阶段，香港科技大学利用知网信息进行了汉语语料库的语义标注研究，台湾中央研究院进行了一些基于知网的基础研究，包括：建立事件关系库、角色转换库、典型演员库和基于知网事件框架的中文动词句法[5]。但实际的研究成果还不多。 我们在仔细、深入地分析了知网的基础上，将知网中隐含的各种语义关系全部提取出来，形成关系表，并以此为中心，建立了知网的概念与概念、概念与特征以及特征与特征之间的内在联系，形成一个网状的信息表示结构。 在这个网状表示上，通过任意一个信息人口：如概念项、特征项、关系体等，都可以很方便地访问到与此相关的各种知识，从而为基于知网的信息检索和知识推理提供了很大的方便。 知网简介 知网是一个以英汉双语所代表的概念以及概念的特征为基础的，以揭示概念与概念之间以及概念所具有的特性之间的关系为基本内容的常识知识库。知网系统的哲学是：“世界上一切事物（物质的和精神的）都在特定的时间和空间内不停地运动和变化。它们通常是从一种状态变化到另一种状态， 并通常由其属性值的改变来体现。”因此，知网的运算和描述的基本单位是：万物，其中包括物质的和精神的两类，部件，属性，时间，空间，属性值以及事件[6]。 知网着力描述了概念之间和概念的属性之间的各种关系，主要包括：(1) 上下位关系， (2)同义关系，(3) 反义关系，(4) 对义关系，(5) 属性-宿主关系，(6) 部件-整体关系，(7) 材料-成品关系，(8)事件-角色关系。这些关系隐含在知网的概念词典和各个特征文件描述中，主要包括：1) 词典, 2) 主要特征文件1(以下简称主特1), 3) 主要特征文件2(以下简称主特2), 4) 次要特征文件1(以下简称次特1), 5) 次要特征文件2(以下简称次特2), 6) 次要特征文件3(以下简称次特3), 7) 对义关系表, 8) 反义关系表, 9) 二