nlp - 如何消除概念网中的单词歧义

Question

Conceptnet包含两种基本类型的节点，词（例如 /c/en/cat）和词义（例如 /c/en/cat/n/domestic_cat）。不幸的是，绝大多数边使用词节点。这使得推断变得困难，因为我不能确定一个词对词的边缘指的是哪个意义。

例如，Conceptnet 包含 9 种使用单词“cat”的词义，大多数是专有名词（/c/en/cat/n/musical、/c/en/cat/n/magazine、/c/en/cat/n /a_spiteful_woman_gossip 等）。如果边缘显示“/c/en/cat /r/HasA /c/en/tail”，我根据自己的经验知道这可能是指 /c/en/cat/n/domestic_cat 而没有其他感觉。而如果我看到一条边上写着“/c/en/cat /r/IsA /c/en/fun_to_watch”，我知道它可能指的是 /c/en/cat/n/musical，但它也可能是指 /c/en/cat/n/domestic_cat。

我如何自动化这个过程？如何翻译仅使用单词节点的边，以便它们使用意义节点？

Answer 1

ConceptNet 似乎不包含任何词义消歧，请参阅他们的常见问题解答：

到目前为止，ConceptNet 只做了最低限度的区分词义——在 ConceptNet 5.5 的构建图中，词义只通过它们的词性来区分（类似于 sense2vec）。WordNet 对每个单词都有大量的意义，尽管其中一些在实践中很难区分。