倪盛俭，姬东鸿

(1. 安庆师范学院 外国语学院，安徽 安庆 246000; 2. 武汉大学 计算机学院,湖北 武汉 430070)



基于图式的文本蕴涵识别初探

倪盛俭1，姬东鸿2

(1. 安庆师范学院 外国语学院，安徽 安庆 246000; 2. 武汉大学 计算机学院,湖北 武汉 430070)

文本蕴涵识别是大部分自然语言信息处理应用的核心。该文尝试探讨文本蕴涵识别中涉及的(意象)图式理据。通过对选自语料例子的分析，显示各类图式是如何成为文本蕴涵识别的理据的。图式包括物性结构、理想认知模型、框架、脚本等。这些图式都是表示语义信息的结构。从广义上讲它们都可以纳入语义特征的范畴，都可能成为蕴涵关系成立的理据。基于图式的文本蕴涵识别研究结合有关图式库的构建，有望为突破文本蕴涵识别瓶颈作出重要贡献。

文本蕴涵识别;图式;物性结构;理想认知模型;框架;脚本

1 前言

文本推理过程的关键是文本蕴涵(textual entailment, TE)的识别。现有文本蕴涵识别(recognition of textual entailment, RTE)成果，几乎都来自自然语言处理(NLP)领域，且研究对象基本上都是英语。有学者指出RTE是大部分NLP应用研究的核心[1]，但现有RTE系统针对PASCAL的RTE竞赛所提供的TE测试集，获得的召回率、正确率一般都只有60%～70%左右，综合评价(F-score)在0.6到0.7之间。面对大量真实文本， RTE效果应该比这些数值体现的效果差些。RTE效果还不令人满意且遇到了瓶颈，其重要原因是对蕴涵成立的语言理据挖掘严重不足。现有RTE研究一般只能处理简单的词语(语义)关系、表层句法关系或语义特征(semantic features，SF)，对TE成立的其他条件如意象图式(简称图式)理据等并不是很明确。……