赵超丽 王裴岩 蔡东风

(沈阳航空航天大学人机智能研究中心 辽宁 沈阳 110136)

0 引 言

HowNet是使用最为广泛的可计算中文常识语义知识库，能够支持相似度计算[1]、相关度计算[2]、倾向性计算[3]和神经网络语言模型[4-6]训练等，被广泛应用于自然语言处理的各个领域。HowNet面向通用领域，但对专业领域如航空领域的自然语言理解任务的支持能力尚显不足。

近年来，文献[7-9]先后进行了对面向航空领域的术语语义知识库构建方法的研究，基于HowNet语义理论体系对HowNet在航空领域的应用进行了扩展。但现有的航空领域HowNet构建方法还未能实现大规模构建，主要困难在于HowNet定义的动态角色种类较多，共计116种(2012版[10])，使其选择范围较大，增加了航空术语内部动态角色标注难度。而术语内部动态角色标注是航空领域HowNet构建的关键环节，其直接影响航空领域HowNet的规模与质量。就术语内部动态角色的标注方法而言，文献[7]采用了手工标注的方法，为后续开展自动化标注研究积累了语义资源。文献[8]采用了基于角色框架填充的方法，该方法虽实现了自动化标注，但术语内部词语之间的动态角色被固定，导致系统泛化能力较低。文献[9]提出了基于最大熵分类、基于相似度计算、基于最大熵分类与相似度计算相结合的一系列方法，并且推荐多个动态角色供用户参考，最终实现了术语内部动态角色的标注，但该方法仅仅依靠将一些语义特征集中训练分类器仍未能很好地解决动态角色种类多造成标注困难的问题。……