我正在做一个NLP项目,我需要识别句子中的概念以找到其他类似的概念.我这样做是为了从我已有的列表中推断单词效价.我开始使用WordNet,但它给出了许多相互矛盾的结果.通过相互矛盾的结果,我指的是具有矛盾效价的单词扩展.
所以现在我正在研究ConceptNet和OpenCyc.我已经实现了ConceptNet,这一切都非常简单,我喜欢它.问题是OpenCyc似乎有一个更大,逻辑更严格的数据库,当我在WordNet上发现这么多"矛盾"时这很重要......但我不知道因为我没有尝试过.
有人能告诉我是否值得通过(相当于我)实施OpenCyc的努力,或者ConceptNet是否足以推断单词效价？他们有什么不同吗？
如果需要,我会很乐意进一步解释自己.试着保持现在的简短!
谢谢!
Conceptnet包含两种基本类型的节点,单词(例如/ c/en/cat)和感官(例如/ c/en/cat/n/domestic_cat).不幸的是,绝大多数边缘使用字节点.这使得推断变得困难,因为我不能确定单词到单词边缘指的是哪种意义.
例如,Conceptnet包含9个使用单词"cat"的感官,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).如果一条边说"/ c/en/cat/r/HasA/c/en/tail",我知道这可能是指使用我自己的经验,这可能是指/ c/en/cat/n/domestic_cat而没有其他感官.然而,如果我看到一条边说"/ c/en/cat/r/IsA/c/en/fun_to_watch",我知道它可能指的是/ c/en/cat/n/musical,但它仍然可能是参考/ c/en/cat/n/domestic_cat.
如何自动执行此过程？如何翻译仅使用单词节点的边缘,以便它们使用感知节点？