《同義詞詞林》在中文實體關(guān)系抽取中的作用

劉丹丹,彭 成,錢龍華,周國棟

(蘇州大學(xué) 自然語言處理實驗室，江蘇 蘇州 215006; 蘇州大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州 215006)

1 引言

命名實體間語義關(guān)系抽取(簡稱實體關(guān)系抽取，或關(guān)系抽取)是信息抽取中的一個重要研究內(nèi)容，其任務(wù)是從自然語言文本中提取出兩個命名實體之間所存在的語義關(guān)系，例如，短語“美國總統(tǒng) 克林頓 的 平壤 之行”中的兩個實體“克林頓”(PER)和“平壤”(GPE)之間存在的物理位置關(guān)系(PHYS.Located)。作為一項應(yīng)用基礎(chǔ)性研究，實體關(guān)系抽取對自然語言處理的許多應(yīng)用如內(nèi)容理解、問題回答、自動文摘、機器翻譯、文本分類以及信息過濾等都具有重要的意義。

無論是采用指導(dǎo)性的機器學(xué)習(xí)方法，還是采用無指導(dǎo)的聚類方法，關(guān)系抽取研究的關(guān)鍵問題都是如何有效的表達關(guān)系實例并計算關(guān)系實例之間的相似度?；谔卣飨蛄康姆椒╗1-5]將關(guān)系實例表示成高維特征空間中的一個向量，通過計算向量之間的相似度來表示實例之間的相似度，其特征包含詞匯、組塊、句法和語義等各種信息?；诤撕瘮?shù)的方法則將關(guān)系實例表示成離散結(jié)構(gòu)，如實體對所在的成分句法樹[6-10]、依存樹[11]或依存路徑[12-13]等，它通過計算離散結(jié)構(gòu)之間的相似度來表示實例之間的相似度。由于它能探索高維空間中的隱含結(jié)構(gòu)化特征，因此在關(guān)系抽取及自然語言處理的其它任務(wù)中獲得了廣泛的應(yīng)用。在中文實體關(guān)系抽取中，基于特征向量的方法有文獻[14-16]等?；诤撕瘮?shù)的方法采用的離散結(jié)構(gòu)有字符串[17-18]、句法樹[19-20]等。

眾所周知，語義信息對實體間語義關(guān)系的抽取具有重要的作用。目前關(guān)系抽取中使用到的語義信息主要分為以下三類： 實體類型語義信息、實體詞匯的聚類信息和實體詞匯的語義信息。實體類型語義信息包括實體大類和實體小類信息，無論是從語義關(guān)系的定義，還是實驗結(jié)果來看，這類信息對關(guān)系抽取的性能具有很大的提升作用，因而幾乎所有的關(guān)系抽取系統(tǒng)都使用實體類型信息。不過，目前使用的實體類型信息都是基于手工標(biāo)注的結(jié)果，實際識別出的實體類型，特別是小類信息，肯定含有噪音，從而使得其作用受到一定的影響。文獻[4-5]先采用聚類的方法得到實體詞匯的語義編碼，然后在基于特征向量的關(guān)系抽取中使用該語義編碼，實驗結(jié)果表明其對關(guān)系抽取的性能提高具有一定的促進作用。但由于特征匹配的限制，語義編碼必須截斷后才能使用。在中文關(guān)系抽取中，文獻[17]采用編輯距離核函數(shù)來計算關(guān)系實例的字符串之間的相似度，并考慮了詞匯之間在《同義詞詞林》中的語義相似度，在person-affiliation關(guān)系中取得了較好的結(jié)果。不過，他們沒有單獨比較詞匯語義相似度的貢獻，也沒有考慮對其它類型的關(guān)系抽取的影響。文獻[18]采用字符串核的方法進行ACE語料庫上的三個大類的中文關(guān)系抽取，并在子串比較的時候考慮其詞匯在《知網(wǎng)》中的詞義相似度， 實驗表明語義相似度能提高大部分關(guān)系類型的抽取性能。

綜上所述，語義信息確實能夠提高關(guān)系抽取的性能， 但目前還沒有一個系統(tǒng)全面的研究來分析語義信息對中文關(guān)系抽取的有效性，如對哪些關(guān)系類型有效，有效程度如何，以及詞匯語義信息和實體類型信息之間的冗余度等。針對這些問題，本文以《同義詞詞林》為例，采用基于樹核函數(shù)的方法來研究語義信息在中文實體語義關(guān)系抽取中的作用，旨在發(fā)現(xiàn)語義信息對哪些關(guān)系類型影響最大。

本文第2節(jié)介紹了《同義詞詞林》及其編碼方式；第3節(jié)討論《詞林》語義類別信息與結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)合；第4節(jié)給出了實驗設(shè)置及結(jié)果分析；最后第5節(jié)是總結(jié)部分。

2 同義詞詞林

《同義詞詞林》[21](以下簡稱《詞林》)是一部漢語分類詞典，其中每一條詞語都用一個編碼來表示其語義類別。本文所用的《詞林》為《詞林(擴展版)》，是哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息檢索研究室在《同義詞詞林》的基礎(chǔ)上研制的。最終的詞表包含77 492條詞語，其中一詞多義的詞語為8 860個，共分為12個大類，94個中類，1 428個小類，小類下再以同義原則劃分詞群，最細的級別為原子詞群，這樣詞典中的詞語之間就體現(xiàn)了良好的層次關(guān)系。不同級別的分類結(jié)果可以為自然語言處理提供不同顆粒度的語義類別信息。

《詞林》的12個大類分別用一位大寫英文字母A到L來表示，中類編號在大寫字母后面加一位小寫英文字母表示，小類編號再加兩位十進制整數(shù)表示，詞群編號再加一位大寫英文字母表示，原子詞群編號再加兩位十進制整數(shù)表示，最后一位的標(biāo)記有3種，其中“=”代表“相等”、“同義”； “#”代表“不等”、“同類”，屬于相關(guān)詞語； “@”代表“自我封閉”、“獨立”，它在詞典中既沒有同義詞，也沒有相關(guān)詞。根據(jù)編碼特點，本文沒有使用第八位編碼。具體的標(biāo)記如表1所示。如詞語“公園”的語義編碼為“Bn20A01=”，大類(B)表示“物”，中類(Bn)表示“建筑物”，小類(Bn20)表示“園林”，原子詞群(Bn20A01)表示“園林 公園 花園 莊園 園 苑”，詞群(Bn20A)并沒有賦予專門的名稱。

表1 《詞林》詞語編碼表

3 《詞林》語義信息與結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)合

在分析《詞林》語義信息對基于樹核函數(shù)的中文關(guān)系抽取的影響之前，首先需要考慮兩個問題： 一是應(yīng)該加入哪些詞匯的語義信息；二是詞匯的語義信息如何與句法樹中的結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合。

在表示關(guān)系實例結(jié)構(gòu)化信息的句法樹中，除兩個實體名稱外，還包含其它的詞匯信息，如動詞、形容詞和副詞等。根據(jù)文獻[5]的研究，加入實體名稱的聚類語義信息有利于提高關(guān)系抽取的性能，而其他詞匯的語義信息則沒有效果。鑒于此，本文只考慮關(guān)系實例中的兩個實體詞匯在《詞林》中的語義類別信息。

3.1 實體詞匯的《詞林》語義類別與結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)合

對實體而言，其語義信息和句法樹中的結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合的方法有兩種： 一是直接將語義類別信息加入到句法樹中；二是通過復(fù)合核函數(shù)的方法將基于結(jié)構(gòu)化信息的樹核函數(shù)和基于語義類別信息的核函數(shù)結(jié)合起來。在ACE RDC 2004 英文語料庫上的實驗表明[9]，由于后者能調(diào)整兩種核函數(shù)的貢獻，因此性能比前者略有提高。但本文的重點在于探索語義信息對關(guān)系抽取的作用，為避免復(fù)合系數(shù)的調(diào)整問題，我們采用與文獻[20]相似的方法，將語義信息掛在句法樹的根結(jié)點下面，從而構(gòu)成合一句法和語義關(guān)系樹。

例如，在關(guān)系實例“臺北 大安森林公園”中，實體“臺北”對應(yīng)的《詞林》“原子詞群”編碼為Cb25A11，“詞群”編碼為Cb25A，“小類”編碼為Cb25，“中類”編碼為Cb，“大類”編碼為C。如果考慮《詞林》“詞群”級別的語義信息，就將其對應(yīng)的語義類別編碼“Cb25A”掛在句法樹的根結(jié)點下，如圖1所示。其中句法樹結(jié)構(gòu)采用最短路徑包含樹(SPT，Shortest Path-enclosed Tree)，而SC1、SC2分別表示其子結(jié)點為實體E1和實體E2的詞匯所對應(yīng)的語義編碼，“Bn20A”為“大安森林公園”的中心詞“公園”的詞群編碼。

圖1 加入實體《詞林》詞群語義類別后的句法樹

3.2 實體詞匯的一詞多義信息與結(jié)構(gòu)化信息的結(jié)合

一詞多義是自然語言中的普遍現(xiàn)象，它對自然語言處理的很多任務(wù)都有影響。在ACE 2005中文語料庫上的統(tǒng)計表明，在《詞林》中具有一詞多義的實體詞匯占其總數(shù)的1/5還多，因而實體詞匯的“一詞多義”現(xiàn)象對關(guān)系抽取具有一定的影響。

在關(guān)系實例中，不同的“一詞多義”的實體詞匯(簡稱為多義實體)所具有的詞義數(shù)是不同的，統(tǒng)計表明詞義數(shù)為2和3的多義實體占所有多義實體的80%左右，而詞義數(shù)7以上的多義實體則非常之少。因此，在考察“一詞多義”對關(guān)系抽取影響的實驗時，我們僅考慮詞義數(shù)為2-6的《詞林》語義信息。例如，當(dāng)詞義數(shù)為2時，圖1中的實體E1 “臺北”在《詞林》中具有2個詞義，其詞群編碼分別“Cb25A”、“Di03B”。把這兩個編碼都掛在具有相同標(biāo)識(即SC1)的父節(jié)點下面，即表示實體1的詞匯具有兩個含義，這樣在計算兩棵樹的相似度時，只要其中任何一個語義編碼匹配，相似度就能得到提高。

3.3 實體詞匯的《詞林》語義信息的獲取

為了將實體詞匯的語義信息加入到句法樹中，在生成了關(guān)系實例的SPT樹之后，需從《詞林》中抽取出語義類別信息，并將它插入到句法樹中，其處理流程如下：

① 從句法樹中找出實體E1和E2所對應(yīng)的詞匯LEX1和LEX2；

② 在《詞林》中查找LEX1和LEX2的語義類別編碼；

③ 如果某一詞匯的語義類別編碼不存在，則將該詞匯進行分詞，取分詞后最右邊的詞匯，再在《詞林》中查找相應(yīng)的語義類別編碼。設(shè)得到的語義類別分別為CODE1，CODE2；

④ 按照《詞林》的不同語義級別對CODE1，CODE2進行截段，得到最終的編碼分別為C1,C2；

⑤ 將C1,C2分別掛在句法樹根結(jié)點下的SC1，SC2結(jié)點下面。

需要說明的是，第3步中的分詞非常必要，因為很多實體詞匯無法在《詞林》中找到相應(yīng)的語義編碼。據(jù)統(tǒng)計，這一類實體詞匯的數(shù)量超過實體總數(shù)的1/4。其主要原因是，很多實體的名稱都是較少出現(xiàn)的專用名詞，而語義辭典是不收錄頻度較少的專用名詞的，但其中心詞則是普通名詞，通常可以找到其語義類別。例如，在圖1的實例中，“大安森林公園”沒有收錄在《詞林》中，但分詞后的中心詞“公園”卻可以找到語義編碼。另外，在分詞時，對于人名則不作處理，因為人名雖然不能在《詞林》中找到語義編碼，但對其進行分詞卻也沒有意義。

最后，當(dāng)要處理多義實體的一詞多義時，則需要在執(zhí)行第2步時從《詞林》中同時找出多個含義所對應(yīng)的語義編碼，同時加入到句法樹中。

4 實驗設(shè)置與結(jié)果分析

本節(jié)首先給出實驗設(shè)置，包括所使用的語料庫、分詞工具和分類器及性能評估指標(biāo)，然后給出實驗結(jié)果，并對其進行分析。

4.1 實驗設(shè)置

本文采用ACE 2005中文語料庫作為中文語義關(guān)系抽取的實驗數(shù)據(jù)。該語料庫定義了中文實體之間的6個關(guān)系大類，18個關(guān)系小類，它包含633個文件，其中廣播新聞類298個，新聞專線類238個，微博和其它97個。采用句法分析器進行句法分析，在去除個別句法分析器不能正確處理的句子后，最終得到關(guān)系正例9 147個，關(guān)系負例97 540個。

本文的分詞工具采用中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研制的基于多層HMM模型的漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS[22]。分類器采用支持卷積樹核函數(shù)的SVMLight TK[23]工具包，由于該工具包是一個二元分類器，我們采用一對多的方法將它轉(zhuǎn)換為多元分類器。特別地，相似度計算采用SST(SubSet Tree)核，衰減系數(shù)為0.4。為了充分利用語料庫資源，減少語料庫變化對實驗結(jié)論的影響，本文實驗采用五倍交叉驗證策略，最后取5次平均值作為最終的性能。評估標(biāo)準(zhǔn)采用常用的準(zhǔn)確率(P)，召回率(R)和F1指標(biāo)(F1)。

4.2 實驗結(jié)果與分析

(1) 《詞林》不同級別的語義信息對中文關(guān)系抽取的影響

圖2比較了《詞林》的不同級別(即“大類”、“中類”、“小類”、“詞群”、“原子詞群”)的語義信息對大類和小類關(guān)系抽取性能(即F1值)的影響，其中基準(zhǔn)系統(tǒng)是指不加入任何語義信息時SPT樹所取得的性能，每一次實驗分別加入一個級別的語義類別信息，橫坐標(biāo)表示《詞林》語義信息的不同級別，并且從左到右粒度不斷變細，縱坐標(biāo)則為關(guān)系的抽取性能，性能最高的F1值用粗體顯示。

從圖2可以看出，分別加入《詞林》的“小類”/“詞群”級別的語義信息后大類/小類關(guān)系抽取的性能最佳，分別比基準(zhǔn)系統(tǒng)的F1值提高了4.8/5.9個百分點，這說明《詞林》語義信息能顯著提高中文關(guān)系抽取的性能。

該圖同時也表明，無論是大類關(guān)系抽取，還是小類關(guān)系抽取，隨著加入《詞林》的語義信息的粒度的細化，F(xiàn)1值都是先升高后降低，且在“小類”/“詞群”級別時，性能達到最大值，這說明過于細化或泛化的語義信息都對關(guān)系抽取不利。

圖2 《詞林》不同級別的語義信息對中文關(guān)系抽取的性能影響

由于加入《詞林》的“小類”或“詞群”語義信息，對大類和小類的F1值差別都不大(相差0.2或0.1)，因此在后續(xù)實驗中選取“小類”或“詞群”級別的語義原則上都可以。除非特別說明，本文的后續(xù)實驗都選擇 “詞群”級別的語義信息加入到句法樹中。

(2) 《詞林》語義信息對中文關(guān)系抽取具體類別的影響

由前面的實驗可以知道，在基準(zhǔn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，加入“小類”或“詞群”語義信息，關(guān)系抽取的性能最高。表2和表3分別列出了加入“詞群”語義信息后的性能及其同基準(zhǔn)系統(tǒng)之間在各個大類和小類類別上的性能差異，其中P/R/F1為在5個數(shù)據(jù)集上的平均值，△P/△R/△F分別為在5個數(shù)據(jù)集上的P/R/F1的平均變化值，#表示該關(guān)系類別的實例數(shù)，%為該類別的實例數(shù)占總數(shù)的百分比，～F為F1值的加權(quán)平均(即△F*%/100),它表明了某個類別上F1值的變化對總體性能變化的貢獻度。每一個性能指標(biāo)的最大值和最小值分別用加粗的雙底劃線和單底劃線標(biāo)出。

從表3中可以看出，與大類抽取不同的是，加入“詞群”語義信息后，并非所有小類的性能都提高，而是呈現(xiàn)出不同的趨勢，從△F值來看：

? F1值增加幅度在3點以上的小類有10個，如Membership(10.0), Business/Subsidiary(8.5)和CRRE(7.9)等。這是由于這些關(guān)系中的專用名詞或其中心詞在《詞林》中具有相同的詞群編碼，因此語義信息的加入增加了樹結(jié)構(gòu)的相似性。例如，在“共產(chǎn)黨 領(lǐng)袖”、“塞爾維亞民主黨 提名 的 候選人”等短語中都存在著Membership關(guān)系，由于詞匯的稀疏性問題，在基準(zhǔn)系統(tǒng)中都被誤識別為Employment關(guān)系，而加入實體E1的詞匯語義編碼(Di07A)后，相似度得到提高；

? Near小類幾乎沒有增加，Artifact小類沒有變化，而Founder和Ownership小類則顯著降低。這是由于某些詞匯的分詞錯誤導(dǎo)致了錯誤的語義編碼，造成了關(guān)系的誤識別。例如，關(guān)系實例“雅虎 創(chuàng)辦人”為Founder關(guān)系，但實體 “雅虎”分詞后的中心詞“虎”明顯改變了實體的語義類別，從而導(dǎo)致該關(guān)系實例被錯誤識別。

表2 “詞群”語義信息對關(guān)系抽取大類類別的性能影響

表3 “詞群”語義信息對關(guān)系抽取小類類別的性能影響

續(xù)表

將表2和表3綜合起來考慮，可以發(fā)現(xiàn)：

? 由于GEN-AFF大類中的兩個小類均有大幅度提高，且所占比例較高(約20%)，因而導(dǎo)致該大類的性能貢獻度～F最大；

? ORG-AFF大類中的各個小類表現(xiàn)差別迥異，因而雖然該大類所占比例較高，但總體性能貢獻值卻小于PART-WHOLE 和GEN-AFF兩大類。

綜上所述，《詞林》語義信息對所有大類關(guān)系抽取的F1值都有不同程度的提高，尤其對ART和GEN-AFF兩大類的影響最大；而對大部分小類關(guān)系抽取的性能也有不同程度的提高，如Membership, Subsidiary, Business和CRRE等提高幅度較大，而對Founder和Ownership等部分小類則明顯降低。

(3) 《詞林》中實體詞匯的一詞多義現(xiàn)象對關(guān)系抽取性能的影響

圖3比較了《詞林》中實體詞匯的一詞多義對大類和小類關(guān)系抽取性能(即F1值)的影響，每一次實驗都是在前面實驗的基礎(chǔ)上再加入一個額外的語義信息，橫坐標(biāo)表示詞義數(shù)從1變化到6，縱坐標(biāo)則表示抽取性能的F1值。同樣，最高性能用粗體表示。

圖3 《詞林》中的實體詞匯的一詞多義對中文關(guān)系抽取的性能影響

由圖3可以看出，加入一詞多義信息并不能改善關(guān)系抽取的性能，反而隨著多義詞詞義數(shù)的不斷增加，F(xiàn)1值逐漸下降。通過分析，發(fā)現(xiàn)其原因是由于關(guān)系實例中的實體詞匯在ACE新聞類語料庫中的語義通常都是較為常見的一種，考慮一詞多義(即加入該實體不常用的語義)后，反而增加了噪音信息，并且樹的結(jié)構(gòu)更為龐大，從而降低了關(guān)系抽取的性能。

(4) 《詞林》語義信息與實體類型信息的冗余度

實體本身也有大類和小類等類別信息，它們和實體詞匯的語義信息之間是否存在冗余呢？我們首先從總體性能上分析了《詞林》語義信息和實體類型信息的性能影響，然后從具體關(guān)系類別上進行比較。

1. 從總體性能上比較《詞林》語義信息與實體類型信息的影響

表4比較了在基準(zhǔn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，加入不同組合的《詞林》詞群語義信息和實體類型信息(實體大類和小類)后中文關(guān)系抽取的總體性能，其中大類和小類關(guān)系抽取的最高性能用粗體表示。

表4 《詞林》語義信息和實體類型信息的性能比較

從表4可以看出，同基準(zhǔn)系統(tǒng)相比，加入實體大類、實體小類和《詞林》語義等所有信息后，無論是大類抽取，還是小類抽取都取得了最好的性能，F(xiàn)1值分別為66.8/64.8，且P值和R值同時顯著提高，這說明這些語義信息對中文關(guān)系抽取都有一定的作用。此外，該表還表示：

? 單獨加入實體大類、實體小類或詞林詞群等信息之一，實體小類取得了最好的性能提高。這說明實體小類信息能更準(zhǔn)確地刻畫實體的本質(zhì)，更好地區(qū)分關(guān)系的類型，而《詞林》詞群語義信息盡管類別更細，但它是針對通用領(lǐng)域的，不一定最適合新聞領(lǐng)域的關(guān)系抽取；

? “實體小類+詞林詞群”的大類F1值比“詞林詞群”的大類F1值高出5.4點，而比“實體小類”的大類F1值只高出0.6點，這說明就關(guān)系抽取而言，實體小類覆蓋了詞林詞群中的大部分語義信息，反之則不然。同理，實體大類也覆蓋了詞林詞群中的大部分語義信息，因為“實體大類+詞林詞群”的大類F1值比“詞林詞群”的大類F1值高出5.5點，而比“實體大類”的大類F1值只高出1.3點。

? 最后很重要的一點是，在“基準(zhǔn)系統(tǒng)”的基礎(chǔ)上加入“詞林詞群”，大類抽取的F1值提高了4.6點，小類抽取的F1值提高了5.9點，而在“實體大類+實體小類”的基礎(chǔ)上，再加入“詞林詞群”， 大類抽取的F1值只提高了0.4點，小類抽取的F1值也只提高了1.1點?？梢钥闯鰧嶓w類型的加入嚴(yán)重削弱了語義信息對抽取性能的提高幅度，那么這是否意味著語義信息對關(guān)系抽取來說意義就不大了呢？答案是否定的。其一，我們現(xiàn)在加入實體類型時，假設(shè)它是完全正確的。在實際的命名實體識別系統(tǒng)中，總會有錯誤產(chǎn)生，尤其是對于實體小類，因而實際應(yīng)用中的實體類型是有噪音的，它對性能的提高不可能有預(yù)期的那么大，而《詞林》語義信息則是從現(xiàn)存的語義辭典《同義詞詞林》中提取的，它不存在這個問題。其二，語義信息對不同關(guān)系類型的抽取性能表現(xiàn)出多樣性，這就是下面的分析所要說明的問題。

2. 從具體關(guān)系類型的性能上比較“詞群”語義和實體類型的影響

為了比較《詞林》語義信息和實體類型信息的冗余性對具體關(guān)系類型抽取的影響，表5列出了各個小類關(guān)系的F1值、△F值。其中“詞林詞群-BL”和“實體類型-BL”分別表示在基準(zhǔn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上加入詞林詞群或?qū)嶓w類型(實體大類+實體小類)后的F1值和△F值，“(類型+詞群)-類型”表示在實體類型的基礎(chǔ)上加入詞林詞群后的F1值和△F值，小類關(guān)系按此△F值降序排列。從表5中可以看出：

表5 實體類型信息與詞林語義在小類關(guān)系上的F1值及其變化

續(xù)表

? 在表格中雙劃線以上的小類關(guān)系，如Business， Lasting-Personal和 Sports-Affiliation等，在實體類型的基礎(chǔ)上再加入《詞林》語義信息時，其性能提高幅度(△F值)都在1點以上。尤其是三個小類關(guān)系(用底劃線表示)，Business、Lasting-Personal和 Student-Alum，單獨加入實體類型并不能明顯提高性能(0.9/-10.3/-1.4)，甚至降低，但在加入實體類型后，《詞林》語義信息顯示了它更強勁的性能提升作用。這說明對于這些小類關(guān)系而言，實體類型信息和《詞林》語義信息可以相互補充，并且只有這樣才能更好地抽取這些小類關(guān)系；

? 在表格中雙劃線以下的小類關(guān)系(除占比例較少的Founder和Artifact小類關(guān)系之外)，如Org-Location，Geographical，Located等，實體類型的加入，嚴(yán)重削弱了《詞林》語義信息對抽取性能的提升作用。即單獨加入實體類型就已經(jīng)取得了非常顯著的性能提升，再加入《詞林》語義信息不會明顯提高其性能，特別是對Geographical/Located/UOIM等小類，《詞林》語義信息的加入反而損害了它們的抽取性能，這說明對這些小類關(guān)系而言，實體類型信息已包含了大部分的《詞林》語義信息內(nèi)涵，兩者冗余度較高。

綜上所述，雖然從總體性能上看，在已知實體類型的前提下，加入《詞林》語義信息的效果不明顯，但是，如果是對某些特定語義關(guān)系的抽取，如Business，Lasting-Personal和 Student-Alum以及Sports-Affiliation，Investor-Shareholder和CRRE等，加入《詞林》語義信息還是非常有用的。

5 總結(jié)與展望

本文利用了現(xiàn)有的中文語義資源《同義詞詞林》，探討了《詞林》語義對中文關(guān)系抽取的影響，通過實驗我們發(fā)現(xiàn)，《詞林》詞群級別的語義信息能顯著提高中文關(guān)系抽取的性能，但考慮一詞多義卻不能提高抽取性能。另外，《詞林》詞群語義和實體類型信息存在著一定程度的冗余，因此在已知實體類型的前提下加入《詞林》詞群語義時關(guān)系抽取總體性能提高較少，但是對某些特定語義關(guān)系的抽取，如Business，Lasting-Personal等，性能卻有明顯的提升，這說明只有《詞林》語義信息和實體類型信息相互補充，相輔相成，才能更好地提升中文語義關(guān)系抽取的性能。

下一步的研究工作我們將從以下幾個方面展開，一是通過將詞匯語義相似度嵌入到樹核函數(shù)中的方法來考慮語義信息對關(guān)系抽取的影響，并和本文的方法進行比較；二是考慮實體信息自動標(biāo)注的情況下，實體類型和詞匯語義信息對關(guān)系抽取的影響；三是將中文抽取方面的研究工作推廣到英文關(guān)系抽取中，考察WordNet對關(guān)系抽取的影響。

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E-mail: 719864778@qq.com

錢龍華(1966—)，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域為自然語言處理。

E-mail: qianlonghua@suda.edu.cn