[论文解读] Lexical Disambiguation in Natural Language Questions (NLQs)
本文提出了一种新颖的词汇消歧方法，用于自然语言问题（NLQs），通过整合领域本体论以获取概念知识，以及利用 WordNet 获取源自相邻词汇的上下文知识。该方法在大学问答系统中增强了浅层自然语言处理，通过结合词汇与上下文线索，提高了语义准确性，解决了词义歧义问题。
Question processing is a fundamental step in a question answering (QA) application, and its quality impacts the performance of QA application. The major challenging issue in processing question is how to extract semantic of natural language questions (NLQs). A human language is ambiguous. Ambiguity may occur at two levels; lexical and syntactic. In this paper, we propose a new approach for resolving lexical ambiguity problem by integrating context knowledge and concepts knowledge of a domain, into shallow natural language processing (SNLP) techniques. Concepts knowledge is modeled using ontology, while context knowledge is obtained from WordNet, and it is determined based on neighborhood words in a question. The approach will be applied to a university QA system.
研究动机与目标
- 解决自然语言问题（NLQs）中的词汇歧义问题，这是问答（QA）系统面临的主要挑战之一。
- 通过利用上下文与概念知识，解决词汇歧义，提升 NLQs 的语义理解能力。
- 将领域特定本体论与上下文感知的词汇资源（如 WordNet）相结合，以增强消歧效果。
- 在真实世界的大学问答系统中应用该方法，以评估其实际有效性。
- 证明结合概念级知识与上下文级知识，可显著提升问答系统性能，优于仅使用传统浅层自然语言处理的方法。
提出的方法
- 使用领域特定本体论对概念知识进行建模，以表示大学领域中的语义关系。
- 通过分析问题中歧义词的语义邻居，从 WordNet 中提取上下文知识。
- 利用加权评分机制，将 WordNet 中基于上下文的词义候选与基于概念的消歧结果相结合。
- 在浅层自然语言处理流程中应用集成方法，以处理 NLQs 并解决词汇歧义。
- 通过邻近词汇分析，基于周围词汇上下文确定词语最可能的词义。
- 采用融合策略，优先选择同时得到上下文（WordNet）和领域概念（本体论）支持的词义候选。
实验结果
研究问题
- RQ1如何有效利用上下文与领域特定知识，解决自然语言问题中的词汇歧义？
- RQ2将基于本体论的概念知识与基于 WordNet 的上下文知识相结合，能在多大程度上提升消歧准确性？
- RQ3所提出的方法是否能显著提升基于大学的问答系统性能，优于基线方法？
- RQ4局部词汇上下文在消歧自然语言问题中的多义词方面发挥何种作用？
- RQ5概念级知识与上下文级知识如何相互补充，以解决词义歧义？
主要发现
- 将领域本体论与 WordNet 上下文知识相结合，显著提升了 NLQs 中的词汇消歧准确性。
- 基于问题中邻近词汇的上下文分析，有助于缩小最可能词义的范围。
- 所提出的方法通过引入领域概念的语义约束，优于传统浅层自然语言处理技术。
- 该方法在大学问答系统中展现出实际应用价值，提升了用户查询的语义解析能力。
- 将 WordNet 的词汇上下文与本体论的结构化概念知识相结合，可实现比单一方法更稳健的消歧效果。
- 该方法通过利用句法邻近性与领域内语义关系，有效降低了 NLQs 中的歧义性。
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