袁书寒,向 阳

(同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804)

词汇语义表示研究综述

袁书寒,向 阳

(同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804)

构建能够表达语义特征的词语表示形式是自然语言处理的关键问题。该文首先介绍了基于分布假设和基于预测模型的词汇语义表示方法，并给出目前词表示方法的评价指标；进而介绍了基于词汇表示所蕴含的语义信息而产生的新应用；最后，对词汇语义表示研究的方法和目前面临的问题进行了分析和展望。

词汇表示；语义；分布假设；深度学习

1 引言

语义是语言形式所要表达的内在含义，体现了人对语言的反映和认识。让计算机理解自然语言的内容是自然语言处理领域研究的最高目标。由于自然语言具有模糊性、歧义性、复杂性等特点[1]，使得计算机理解人类语言、了解其中语义十分困难。词汇作为文本的基本组成单元，是自然语言处理研究的最小对象，建立适当的词汇语义表示方式是实现自然语言理解的基础。

利用计算机实现词汇的语义表示并不是表达抽象的语言语义，而是一种计算模型。但是，由于自然语言本身的复杂性，没有一套完备的理论可用于指导词汇语义的模型化；因此，不同的词汇语义表示方法本质是依据语言的特点构建适合的模型，使得模型可以尽可能保持词语语义的完整性。本文介绍了主要的词汇语义表示方法，给出了词汇语义表示的测评标准，接着介绍了基于词汇语义表示的新应用，最后阐述了词语语义表示的研究趋势并展望了下一步工作。……