邱立坤，邵艷秋

(1. 北京大學(xué) 計算語言學(xué)教育部重點實驗室，北京 100871； 2.北京城市學(xué)院 人工智能研究所，北京 100083)

1 引言

現(xiàn)有的語義詞典多數(shù)都是語言學(xué)工作者人工編制而成的，耗費了大量的人力和物力，但由于時間和精力的限制，不可避免的會存在義項缺失或義項不當(dāng)?shù)膯栴}?！锻x詞詞林》[1](以下簡稱《詞林》)最開始是為了寫作而編撰的，而且由于編制時間較早，義項設(shè)置的問題就更加嚴(yán)重。即使是像HowNet[2]這樣經(jīng)過十余年時間編撰而成的詞典，也存在一定義項不當(dāng)?shù)膯栴}。用人工的方式來改進現(xiàn)有的語義詞典是一件相當(dāng)困難的工作，從數(shù)萬個詞語中尋找可能存在的義項缺失或義項不當(dāng)問題就如大海撈針一般困難。一個比較現(xiàn)實的方法是使用自動計算方法來輔助發(fā)現(xiàn)缺失義項以及設(shè)置不當(dāng)?shù)牧x項。

本文工作的基礎(chǔ)是平行周遍原則。陳保亞[3]首次提出用平行周遍原則來區(qū)分詞和短語，之后又在文獻[4-5]中對此理論作了進一步的發(fā)展，認(rèn)為所謂的“平行”指的是被替換的成分具有相同的特征，所謂的“周遍”指的是具有相同特征的成分在同樣的條件下都可以替換。比如，“老李、老張、老劉”符合“老+單音節(jié)姓氏”的規(guī)則，即平行又周遍，所有單音節(jié)姓氏都可以替換；“老虎、老鷹、老鼠”符合“老+單音節(jié)動物名”的規(guī)則，平行但不周遍，有許多反例，如“老羊”就不是一個合法的動物名。陳[3]認(rèn)為符合平行周遍規(guī)則的詞語才應(yīng)該收入詞典。本文將平行周遍規(guī)則與平行不周遍規(guī)則統(tǒng)稱為平行規(guī)則，這些規(guī)則在一定程度上反映了漢語詞語構(gòu)詞模式上的規(guī)律性： 平行周遍規(guī)則比較嚴(yán)格，反例少，這一類規(guī)則的數(shù)量也比較少；平行不周遍規(guī)則比較寬松，反例多，這一類規(guī)則的數(shù)量比較多。

雖然陳保亞[3-5]所提出的平行周遍原則初衷在于區(qū)分詞和短語，但由于種種原因，現(xiàn)有的詞典在收詞時并沒有遵循這一原則，因此正如董秀芳[6]所述，現(xiàn)有詞典中的詞語既有不符合平行周遍原則的詞語(詞匯詞)，也有符合平行周遍原則的詞語(詞法詞)。因此，我們可以通過歸納的方法從詞典中自動地發(fā)現(xiàn)大量的平行規(guī)則。

平行規(guī)則的反例中有許多都是因為歸類不當(dāng)所造成的，但也有許多歸類是正確的。如果單純依據(jù)平行規(guī)則的反例來發(fā)現(xiàn)歸類不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，正確率太低；引入兩部詞典進行交叉驗證，可以明顯地提高正確率。因此本文的基本思路為：

給定兩部語義詞典，則可以歸納出兩套平行規(guī)則，每一套規(guī)則都有各自的正例和反例；如果一個詞典中某一規(guī)則的反例同時是另一個詞典中的正例，就意味著前一部詞典中的詞語可能屬于歸類不當(dāng)。

本文剩余部分組織如下： 第2節(jié)簡要敘述相關(guān)工作；第3節(jié)對平行周遍原則進行具體化，分為雙向平行類推和成對替換類推兩類規(guī)則；第4節(jié)介紹兩類規(guī)則的自動獲取方法；第5節(jié)介紹基于兩類平行規(guī)則自動發(fā)現(xiàn)語義詞典歸類不當(dāng)現(xiàn)象的算法；第6節(jié)給出本文的實驗結(jié)果；最后是結(jié)論。

2 相關(guān)工作

目前專門討論自動發(fā)現(xiàn)語義詞典歸類不當(dāng)現(xiàn)象的文章很少，相關(guān)的工作主要集中于漢語未登錄詞語義類標(biāo)注上。

K.Chen和C.Chen[7]提出了基于原型的模型。對于兩個具有相同核心字的詞語，該模型計算兩個詞語修飾成分的相似度作為兩個詞語的語義相似度。他們在一個包含200個名詞的集合上進行測試，所報告的精度達到了81%。

除了使用形態(tài)分析，Tseng[8]嘗試識別構(gòu)成詞語的成分之間的形態(tài)句法關(guān)系。在為未登錄詞尋找一個最相似的詞語時，該方法首先要將形態(tài)句法關(guān)系不同的詞語過濾掉。這一方法的問題在于形態(tài)句法分類本身的難度尚在語義類猜測之上，因此不可避免地在一開始就產(chǎn)生許多的錯誤，從而導(dǎo)致最終的結(jié)果過低。這篇文章進行語義類猜測的目標(biāo)集合僅包含《詞林》中最上層的12個大類。此粒度過粗，實用性不足，其所報告的精度與Lu[9]相比，也相差甚遠。

Lu[9]是目前漢語未登錄詞語義類判斷領(lǐng)域最有代表性的工作。其未登錄詞語義類判斷的方法與其詞類判斷的方法[10]比較類似，包括一個基于字類關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計模型和一個基于規(guī)則的模型。其中，基于字類關(guān)聯(lián)的模型主要考慮出現(xiàn)于不同位置上的字與不同語義類之間的關(guān)聯(lián)強度，通過不同的算法來進行加權(quán)，最終得到一個較好的語義類判斷模型?；谝?guī)則的模型用于處理在詞典中可以找到結(jié)構(gòu)類似詞語的未登錄詞，這些規(guī)則雖然只能處理少量的未登錄詞，但其正確率較高。兩者結(jié)合可以得到較好的效果(《詞林》第三級類上F值為61.6%，第二級類上為69.9%)。

上述相關(guān)研究表明，在進行漢語未登錄詞語義類標(biāo)注時研究者主要使用成分結(jié)構(gòu)特征，而上下文特征的有效性則有待于進一步的討論和驗證。本文所使用的平行原則本質(zhì)上也屬于基于成分結(jié)構(gòu)特征來判斷詞語的語義類。

3 平行周遍原則的具體化

將平行周遍原則運用到未登錄詞語義類標(biāo)注中，首先要對之進行具體化，使之具備可操作性。本文將平行周遍原則具體化為兩種，分別是雙向平行類推規(guī)則與成對替換類推規(guī)則。

雙向平行類推的基本思想是： 一批語義類相同的成分{D1,D2…Dn}具有相同的構(gòu)詞能力，它們分別與另一個成分A構(gòu)成詞語{D1A,D2A…DnA}，且C(D1A)=C(D2A)…=C(DnA)。這里，C(DA)表示詞DA的語義類。例如，“保長、盟長、區(qū)長、省長、市長、縣長、鄉(xiāng)長、鄉(xiāng)鎮(zhèn)長、鎮(zhèn)長、州長”這一組詞具有一個共同字“長”，詞的整體義都屬于官員類，其中的替換成分則都屬于行政區(qū)劃類。

成對替換類推的基本思想是： 一對語義類相同的成分A、B具有相同的構(gòu)詞能力，它們分別與另外一批成分{D1,D2，…，Dn}構(gòu)成一批詞對{(D1A,D1B), (D2A,D2B)，…，(DnA,DnB)}，且C(D1A)=C(D1B), C(D2A)=C(D2B),…，C(DnA)=C(DnB)。例如，“分店、支店，分隊、支隊，分隊長、支隊長，分行、支行”這四對詞都有一對語義類相同的替換成分 “分、支”，每一對中的兩個詞語義類也相同。

4 雙向平行類推規(guī)則和成對替換類推規(guī)則自動抽取

4.1 雙向平行類推規(guī)則抽取

設(shè)詞典中存在一個詞語集合WS={D1A, D2A, …, DnA}，WS包含n個詞語，每個詞語DiA包含兩個成分“Di”和“A”，“Di”和“A”都包含一個或多個字。如果這n個詞語的語義類屬于同一個語義類，即C(D1A)=C(D2A) =… =C(DnA)，那么我們稱WS中的詞語整體語義類平行。根據(jù)這個集合，我們可以推導(dǎo)出一條規(guī)則： 給定一個未登錄詞Dn+1A，其語義類應(yīng)為C(D1A)。我們稱這種規(guī)則為單向平行規(guī)則，稱Di為替換成分，A為共同成分。單向平行規(guī)則限制較小，因此會碰到過多的反例。

通過進一步加強限制，可以形成雙向平行類推規(guī)則。設(shè)詞典中存在一個詞語集合WS={D1A, D2A, …, DnA}，WS包含n個詞語，每個詞語DiA包含兩個成分“Di”和“A”，“Di”和“A”都包含一個或多個字。如果這n個詞語的語義類屬于同一個語義類，即C(D1A)=C(D2A) =… =C(DnA)，并且這n個詞語替換成分的語義類也屬于同一個語義類，即C(D1)=C(D2) =… =C(Dn)，那么我們稱WS中的詞語雙向平行。根據(jù)這個集合，可以推出一條規(guī)則： 給定一個未登錄詞Dn+1A，如果C(Dn+1)= C(D1)，則其語義類應(yīng)為C(D1A)。此類規(guī)則可稱之為雙向平行類推規(guī)則，雙向平行分別指詞語語義類平行(相同)和替換成分語義類平行(相同)。一個雙向平行類推規(guī)則的條件可以表示為(A，C(w)，C(c))的三元組，其中A為共同成分，C(w)為詞語語義類，C(c)為替換成分語義類。

對于一個限制條件為(A，C(w)，C(c))的雙向平行類推規(guī)則Rj，Rj的正例應(yīng)同時滿足詞語語義類平行條件和成分語義類平行條件；僅滿足成分語義類平行條件而不滿足詞語語義類平行條件的為反例，例如詞語BA滿足成分語義類平行條件，即C(B)=C(c)，但C(BA)≠C(w)，即不滿足詞語語義類平行條件，因此該詞語為Rj的反例；正例和反例詞語共同構(gòu)成Rj的相關(guān)詞語集合Sj。

為了評估規(guī)則的可靠性，應(yīng)設(shè)定兩個閾值： (1)正例的數(shù)量必須高于一定的閾值，設(shè)為λp；(2)正例在Sj中的比例必須高于一定閾值，設(shè)為λn。

考慮上述兩個因素，推導(dǎo)雙向平行類推規(guī)則的算法如下*要推導(dǎo)出所有雙向平行類推規(guī)則，需要遍歷所有可能的共同成分；對于每個共同成分對應(yīng)的詞語集合，需要遍歷所有可能的詞語整體語義類和成分語義類。(以下稱算法1)：

(1) 給定一個語義詞典T和兩個閾值λp、λn；

(2) 獲得所有的構(gòu)詞成分(構(gòu)詞成分應(yīng)該是T中的單字詞)；

(3) 初始化一個規(guī)則集合RS，置為空；

(4) 遍歷所有構(gòu)詞成分：

a) 對于一個成分A，以A為共同成分，從T中抽取一個詞語集合WS={DiA| DiA∈T}；

b) 獲取WS中的替換成分語義類集合和詞語語義類集合，以枚舉的方式遍歷兩個語義類集合；

i. 設(shè)當(dāng)前詞語語義類為CM1，替換成分Di語義類為CM2，以(A，CM1，CM2)為限制條件的規(guī)則記為Rj；

ii. 對于詞語DiA，如果C(Di)=CM2且C(DiA)=CM1，則DiA為Rj的正例，Rj的正例數(shù)(記為CountPj)加一；如果C(Di)=CM2且C(DiA)≠CM1，則DiA為相應(yīng)規(guī)則的反例，將Rj的反例數(shù)(記為CountNj)加一；

(5) 遍歷規(guī)則集合RS

a) 給定規(guī)則Rj∈RS，限制條件為(A，CM1，CM2)；

b) 如果CountPj大于λp并且CountPj/(CountPj+CountNj)大于閾值λn，則可以產(chǎn)生一條雙向平行類推規(guī)則： 給定一個未登錄詞EA，如果C(E)=CM2，則C(EA)=CM1；否則不產(chǎn)生規(guī)則。

例如，給定共同成分 “市”和詞典《詞林》，詞語語義類為CM1=Di02，成分語義類為CM2=Cb25，則可找到正例121個，反例30個，正例比例為(121/(121+30))≈0.8。如果閾值λp、λn分別為3、0.5，則可以產(chǎn)生一條規(guī)則： 給定一個未登錄詞 “B市”，如果C(B)=Cb25，則C(B市)=Di02。

上面僅僅敘述了共同成分在后的情況，事實上，共同成分也可在前。兩種情況下推導(dǎo)雙向平行類推規(guī)則的過程是一致的，在此不再贅述。

4.2 成對替換類推規(guī)則抽取

一對語義類相同的成分A、B具有相同的構(gòu)詞能力，它們分別與另外一批成分CS={D1,D2,…,Dn}構(gòu)成一批詞對WPS={(D1A, D1B),(D2A,D2B),…,(DnA, DnB)}，且C(D1A)=C(D1B), C(D2A) =C(D2B),…,C(DnA)=C(DnB)。根據(jù)這條規(guī)則可以產(chǎn)生更多的新詞語，我們稱這種規(guī)則為成對替換類推規(guī)則，其中成對的成分A和B稱為共同成分對，與A和B構(gòu)成詞的成分為替換成分。一個成對替換類推規(guī)則的條件可以表示為(A，B，C(A)=C(B)，C(DiA)=C(DiB))的三元組，其中A、B為共同成分對，A、B語義類相同(即成分語義類條件)，Di為替換成分，詞DiA和DiB語義類相同(即詞語語義類條件)。

對于一個限制條件為(A，B，C(A)=C(B)，C(DiA)=C(DiB))的規(guī)則Rj，Rj的正例應(yīng)同時滿足詞語語義類條件和成分語義類條件；僅滿足成分語義類條件而不滿足詞語語義類條件的為反例，例如詞對(DiA，DiB)滿足成分語義類條件，即C(A)=C(B)，但C(DiA)≠C(DiB)，即不滿足詞語語義類條件，因此該詞語為Rj的反例；正例和反例詞語共同構(gòu)成Rj的相關(guān)詞語集合Sj。

為了評估規(guī)則的可靠性，同樣應(yīng)設(shè)定兩個閾值： (1)正例的數(shù)量必須高于一定的閾值，設(shè)為λp；(2)正例Sj中的比例必須高于一定閾值，設(shè)為λn。

推導(dǎo)成對替換類推規(guī)則的算法如下*要推導(dǎo)出所有雙向平行類推規(guī)則，需要遍歷所有可能的共同成分；對于每個共同成分對應(yīng)的詞語集合，需要遍歷所有可能的詞語整體語義類和成分語義類。(以下稱算法2)：

給定一個語義詞典T和兩個閾值λp、λn；

(1) 找到所有的語義類相同的構(gòu)詞成分對(構(gòu)詞成分應(yīng)該是T中的單字詞)；

(2) 初始化一個規(guī)則集合RS，置為空；

(3) 遍歷所有成分對：

a) 選擇一個語義類相同的成分對A、B(A和B通常是兩個字)，設(shè)兩個成分分別與另一個成分構(gòu)成的詞對的集合為WPS={(D1A, D1B),(D2A,D2B),…,(DnA, DnB)}, 設(shè)以(A，B，C(A)=C(B)，C(DiA)=C(DiB))為限制條件的規(guī)則Rj；

i. 遍歷WPS的詞對WPi=(DiA，DiB)；

ii. 如果C(DiA)=C(DiB)，則WPi屬于Rj的一個正例，如果C(DiA)(C(DiB)，則WPi屬于Rj的一個反例，據(jù)此更新Rj的正例數(shù)CountPj和反例數(shù)CountNj；

b) 如果Rj的CountPj大于λp，且CountPj/(CountPj+CountNj)大于閾值λn，則可以推導(dǎo)出一條以(A，B，C(A)=C(B)，C(DiA)=C(DiB))為限制條件的成對替換類推規(guī)則： 對于未登錄詞w=DiA，如果T中存在詞語DiB，則C(DiA)=C(DiB)；對于未登錄詞w=DiB，如果T中存在詞語DiA，則C(DiB)=C(DiA)。

例如，給定具有相同語義類的替換成分對“部—局”和詞典《詞林》，閾值λn為0.5，在詞林中找到31對正例，14對反例，正例比例為31/(31+14)≈0.7，大于λn，因此可以產(chǎn)生一條成對替換規(guī)則： 對于未登錄詞w=E部，如果詞林中存在詞語E局，則C(E部)=C(E局)；對于未登錄詞w=E局，如果詞林中存在詞語E部，則C(E局)=C(E部)。

上面僅僅敘述了替換成分對在后的情況，事實上，替換成分對也可在前。兩種情況下推導(dǎo)成對替換類推規(guī)則的過程是一致的，在此不再贅述。

5 語義詞典歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)

5.1 詞典歸類結(jié)果類別劃分

在以人工方式對詞典歸類結(jié)果進行分類時，我們將之分為四類，分別是： 義項缺失，義項不當(dāng)，其他不當(dāng)，正確。六種類別中，義項缺失、義項不當(dāng)、其他不當(dāng)統(tǒng)稱為歸類不當(dāng)。

所謂義項缺失指的是： 對于詞語w，詞典中已經(jīng)為之標(biāo)注了一個正確的義項S1，自動計算出的義項S2與S1不同，但也是一個正確的義項，因此，我們可以認(rèn)為詞典缺少了義項S2。例如，在《詞林》中，“本鄉(xiāng)”應(yīng)該有一個義項與“本村、本市”同類，但在《詞林》中沒有這個義項，這就屬于義項缺失。

所謂義項不當(dāng)指的是： 對于詞語w，詞典中已經(jīng)為之標(biāo)注了一個義項S1，自動計算出的義項S2與S1不同，兩個義項相比，S2更恰當(dāng)，因此，將詞語w標(biāo)注義項S1屬于義項不當(dāng)。例如，在《詞林》中，“專注”與“注意、留意、經(jīng)意、在意、小心、留心”同類，但實際上 “專注”與“專心、專心致志、全神貫注”同類要更恰當(dāng)一些，因此，《詞林》對“專注”的標(biāo)注就屬于義項不當(dāng)。

給定詞語w，如果自動標(biāo)注結(jié)果錯誤，而這個錯誤原因是因為詞典對w的一個同義詞或近義詞w1標(biāo)注錯誤造成的，我們稱之為其他不當(dāng)。例如，在《詞林》中“跳水”被歸入體育運動類，但是類似的“跳高、跳遠”卻沒有體育運動類的義項。這一類數(shù)量較少。

所謂正確指的是： 詞典標(biāo)注結(jié)果正確，自動標(biāo)注結(jié)果錯誤。這一類體現(xiàn)了不同語義詞典在分類標(biāo)準(zhǔn)上的差異性，在一部詞典中歸入同一類的詞語，在另一部詞典中卻屬于不同的類別。比如HowNet中的human類，在《詞林》中則被分為許多類。又如，在HowNet中有CatchUp這一類，“補課、補交”都屬于這一類，但是在《詞林》中“補課”與“聽課、講課”在一類，與“補交”相隔甚遠。

5.2 語義詞典歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)

每一條雙向平行類推規(guī)則和成對替換類推規(guī)則都會有一些正例和一些反例。在這些規(guī)則及對應(yīng)的正例和反例基礎(chǔ)上，我們給出用于發(fā)現(xiàn)詞典中可能的缺失義項和不當(dāng)義項的算法。

基于雙向平行類推規(guī)則的算法如下：

給定兩個語義詞典T1和T2，分別為待處理詞典(比如《詞林》)與參照詞典(比如HowNet)

(1) 從T1中根據(jù)算法1抽取雙向平行類推規(guī)則，分別給出相應(yīng)的正例和反例；

(2) 逐一處理每一條雙向平行類推規(guī)則，設(shè)為Rulei，設(shè)其正例集合為{PE1，…，PEn}，反例集合為{NE1，…，NEm}；

a) 逐一處理反例集合中的每一個詞語NEj，判斷在T2中NEj與正例集合中的任一詞語是否具有相同的語義類

i. 如果是，則標(biāo)記為“歸類不當(dāng)”；

ii. 如果否，則標(biāo)記為“正確”。

基于成對替換類推規(guī)則的算法如下：

給定兩個語義詞典T1和T2，分別為待處理詞典(比如《詞林》)與參照詞典(比如HowNet)

(1) 從T1中根據(jù)算法2抽取成對替換類推規(guī)則，分別給出相應(yīng)的正例和反例；

(2) 逐一處理每一條成對替換類推規(guī)則，設(shè)為Rulei，設(shè)其正例集合為{PE11、PE12，…，PEn1、PEn2}，反例集合為{NE11、NE12，…，NEm1、NEm2}

a) 逐一處理反例集合中的每一對詞語NEj1、NEj2，判斷在參照詞典中NEj1、NEj2是否具有相同的語義類

i. 如果是，則標(biāo)記為“歸類不當(dāng)”；

ii. 如果否，則標(biāo)記為“正確”。

6 實驗及其分析

本文的實驗以哈爾濱工業(yè)大學(xué)《同義詞詞林?jǐn)U展版》為測試詞典，以董振東先生HowNet為參照詞典，從成對替換類推規(guī)則的反例中總共找到1 677對可能存在缺失義項或不當(dāng)義項的情況。本文分析了其中的100對反例(取按拼音升序排列最前面的100對)，其中屬于義項缺失的10對，屬于義項不當(dāng)?shù)?2對，總計存在義項缺失和義項不當(dāng)?shù)恼?2%(如表1所示)。示例詳見表2。其中，“前詞”和“后詞”分別指成對詞語中的前一個詞和后一個詞，“人工判斷錯誤類型”指人工對錯誤進行判斷后所給出的分類結(jié)果，“位置”指成對詞語中存在問題的具體詞語。例如“挨打、挨斗”這一對詞語是成對替換類推規(guī)則的一個反例，即在測試詞典中兩個詞不同類，但在參照詞典中兩個詞語同類，通過分析發(fā)現(xiàn)，這一問題是由于《詞林》中對后詞“挨斗”歸類不當(dāng)造成的，因此“人工判斷錯誤類型”為“不當(dāng)”。

表1 兩種歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)算法結(jié)果

表2 基于成對替換類推規(guī)則的歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)算法結(jié)果分析示例

以《詞林》為測試詞典，HowNet為參照詞典，從雙向平行類推規(guī)則的反例中總共找到570個詞語可能存在缺失義項或不當(dāng)義項的情況。本文分析了其中的100個反例(取按拼音升序排列最前面的100個)，其中屬于義項缺失的8個，屬于義項不當(dāng)?shù)?7個，屬于其他不當(dāng)?shù)?個，總計存在義項缺失或不當(dāng)?shù)恼?0%(如表1所示)。示例詳見表3。其中“反例詞語”指待分析的反例中的詞語，“人工判斷錯誤類型”指人工對錯誤進行判斷后所給出的分類結(jié)果，“HowNet中的同類詞語”指依據(jù)參照詞典判斷正例中應(yīng)當(dāng)與當(dāng)前反例詞語同類的詞語。例如在《詞林》中“白白”這個詞語是雙向平行類推規(guī)則的反例，該規(guī)則的正例中包括詞語“白皚皚”；在HowNet中“白白”與“白皚皚”屬于同一類。分析之后發(fā)現(xiàn)在《詞林》中“白白”缺少了表示顏色的義項，因此“人工判斷錯誤類型”為“缺失”。

表3 基于雙向平行類推規(guī)則的歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)算法結(jié)果分析示例

7 結(jié)論

本文的實驗初步證明了本文提出的方法在語義詞典歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)上的有效性。將歸類不當(dāng)現(xiàn)象自動發(fā)現(xiàn)算法同人工校對結(jié)合起來，可以將人工檢查的目標(biāo)從8萬量級降低到千量級，從而可以節(jié)省大量人工。

此外，根據(jù)目前初步的試驗，基于上下文計算詞語相似度的方法應(yīng)該也可以應(yīng)用于歸類不當(dāng)現(xiàn)象的錯誤發(fā)現(xiàn)之中，我們將在另外一篇文章中來討論相關(guān)的問題。

致謝

本文在實驗中使用了哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息檢索研究中心的《同義詞詞林?jǐn)U展版》和董振東先生的HowNet，特此致謝。

[1] 梅家駒，竺一鳴，高蘊琦,等.同義詞詞林[M].上海： 上海辭書出版社, 1983.

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