[论文解读] A State of the Art of Word Sense Induction: A Way Towards Word Sense Disambiguation for Under-Resourced Languages

Mohammad Nasiruddin|arXiv (Cornell University)|Oct 5, 2013

Natural Language Processing Techniques参考文献 68被引用 33

一句话总结

本文提出词义归纳（WSI）作为一种基础方法，以实现在资源匮乏语言中的词义消歧（WSD），此类语言缺乏标注的训练数据。通过在原始文本上利用分布语义和聚类技术，WSI 在无需预先存在的词汇资源的情况下识别出词义聚类，为低资源语言的可扩展WSD提供了可行路径。

ABSTRACT

Word Sense Disambiguation (WSD), the process of automatically identifying the meaning of a polysemous word in a sentence, is a fundamental task in Natural Language Processing (NLP). Progress in this approach to WSD opens up many promising developments in the field of NLP and its applications. Indeed, improvement over current performance levels could allow us to take a first step towards natural language understanding. Due to the lack of lexical resources it is sometimes difficult to perform WSD for under-resourced languages. This paper is an investigation on how to initiate research in WSD for under-resourced languages by applying Word Sense Induction (WSI) and suggests some interesting topics to focus on.

研究动机与目标

• 解决由于缺乏标注语料库和词汇资源，导致在资源匮乏语言中执行词义消歧（WSD）的挑战。
• 研究词义归纳（WSI）在低资源环境下如何作为WSD的前置步骤。
• 识别推进资源匮乏语言中WSD的关键研究方向和方法论基础。
• 对适用于资源匮乏语言场景的WSI技术进行全面的最新研究综述。
• 通过聚焦无监督和弱监督方法，为未来在低资源NLP中实现端到端WSD系统奠定基础。

提出的方法

• 利用分布语义技术，基于大规模语料库中的共现模式来表示词语。
• 应用聚类算法（例如k-means、层次聚类）将相似的词语上下文分组为词义聚类。
• 利用基于局部和全局词语共现统计的上下文向量来表示词义。
• 使用无监督或弱监督学习方法，在无标准词义标注的情况下推导出词义差异。
• 通过内在和外在评估指标，基于聚类的一致性和区分能力来评估词义聚类。
• 将WSI结果整合为下游WSD任务的知识库，即使在缺乏预定义词义词典的情况下亦可实现。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在缺乏标注语料库的资源匮乏语言中有效应用词义归纳？
• RQ2 在低资源环境下，哪些聚类和分布语义技术最适合用于归纳词义？
• RQ3 在缺乏外部词汇资源的情况下，WSI结果在多大程度上能支持下游的词义消歧任务？
• RQ4 将WSI适配到形态丰富或资源匮乏语言时，面临的关键方法论挑战是什么？
• RQ5 如何将WSI整合到一个最终能实现资源匮乏语言端到端WSD的处理流程中？

主要发现

• 在缺乏标注训练数据的情况下，词义归纳为监督式WSD提供了一种切实可行的数据驱动替代方案。
• 对分布语义向量进行聚类能有效将语义上不同的词义分组，即使没有预先的词义词典。
• WSI的性能对超参数（如聚类数量和向量表示质量）较为敏感。
• WSI可通过减少对昂贵语言资源的依赖，作为构建资源匮乏语言WSD系统的基础步骤。
• 所提出的方法论框架使开发可扩展的无监督WSD流水线成为可能，适用于低资源NLP应用场景。
• 本研究识别出资源匮乏语言环境下推进WSD的关键研究空白与未来方向。