대규모 온라인 사전에서 의미 계층 추출하기

사전은 상세한 의미 정보의 풍부한 출처이지만, 자연어 처리를 위한 정보를 사용하기 위해서는 체계적으로 정리되어야 합니다. 이 논문은 사전 정의에 내재된 의미 특성 정보를 자동 및 반자동으로 추출하고 정리하는 절차를 설명합니다. 명사 및 동사 정의에서 속(genus) 용어를 찾기 위한 두 가지 헤드 찾기 휴리스틱이 설명됩니다. 이 가정은 속 용어가 정의하는 단어의 고유한 특성을 나타낸다는 것입니다. 두 가지 휴리스틱은 40,000개의 명사와 8,000개의 동사 정의를 처리하는 데 사용되어, 각 속 용어가 정의하는 단어와 연관된 색인이 생성됩니다. Sprout 프로그램은 속 색인을 참조하여 지정한 루트 특성에서 분류학적 "나무"를 인터랙티브하게 생성합니다. 그 출력은 모든 노드가 최소한 하나의 감각에 대해서 루트 특성을 가진 나무입니다. Filter 프로그램은 속 색인의 반전된 형태를 사용합니다. 필터링은 모든 감각에서 주어진 특성(예: +human)을 가진 단어로 구성된 초기 필터 파일로 시작됩니다. 프로그램은 그런 다음 색인에서 모든 속 용어가 필터 파일에 나타나는 단어를 찾습니다. 출력은 모든 감각에서 주어진 특성을 가진 새로운 단어 목록입니다.