В лингвистикаОднозначность - это процесс определения того, какой смысл слово используется в определенном контекст. Также известный как лексическое значение.
В компьютерной лингвистике этот дискриминационный процесс называется двусмысленность слов (WSD).
Примеры и наблюдения
«Так получилось, что наш связь, в различных языки также позволяет использовать одну и ту же форму слова для обозначения разных вещей в отдельных коммуникативных транзакциях. Следствием этого является то, что в конкретной транзакции нужно выяснить предполагаемое значение данного слова среди его потенциально связанных значений. В то время неоднозначность возникающие из таких множественных формозначающих ассоциаций на лексический уровне, они часто должны быть решены с помощью более широкого контекста из речь вложение слова. Следовательно, различные значения слова «служение» можно было бы отличить друг от друга только в том случае, если бы можно было выйти за пределы самого слова, как в отличие от обслуживание игрока на Уимблдоне «с обслуживанием официанта в Шератоне». Этот процесс определения значений слов в дискурсе обычно известный как
смысл слова неоднозначности (WSD). "(Oi Yee Kwong, Новые перспективы вычислительных и когнитивных стратегий для устранения двойного смысла. Springer, 2013)Лексическая двусмысленность и двусмысленность слов (WSD)
«Лексико неоднозначности в самом широком смысле это не что иное, как определение значения каждого слова в контексте, которое, по-видимому, является в значительной степени бессознательным процессом в людях. Как вычислительная проблема, она часто описывается как «AI-полная», то есть проблема, решение которой предполагает решение для завершения. на естественном языке понимание или здравый смысл (Ide и Véronis 1998).
«В области компьютерной лингвистики проблема обычно называется устранением неоднозначности смысла слова (WSD) и определяется как проблема вычислительного определения того, какой «смысл» слова активируется при использовании слова в определенном контекст. WSD по сути является задачей классификации: смысловые значения слова являются классами, контекст обеспечивает доказательства, и каждое вхождение слова присваивается одному или нескольким из его возможных классов на основе доказательство. Это традиционная и распространенная характеристика WSD, которая рассматривает его как явный процесс устранения неоднозначности в отношении фиксированной инвентаризации значений слов. Предполагается, что слова имеют конечный и дискретный набор смыслов из толковый словарьлексическая база знаний или онтология (в последнем смысле смыслы соответствуют понятиям, которые лексизирует слово). Специфичные для применения инвентаризации также могут быть использованы. Например, в настройках машинного перевода (МТ) можно рассматривать переводы слов как значения слов, подход, который становится все более осуществимым из-за наличия большого многоязычного параллельно корпусы это может служить данными обучения. Постоянная инвентаризация традиционного WSD уменьшает сложность проблемы, но существуют альтернативные поля.. .. "(Энеко Агирре и Филипп Эдмондс," Введение ". Смысл словосочетания: алгоритмы и приложения. Springer, 2007)
Омонимия и неоднозначность
«Лексико неоднозначности хорошо подходит особенно для случаев омонимиянапример, возникновение бас должен быть наложен на любой из лексических предметов бас1 или бас2в зависимости от предполагаемого значения.
«Лексическое устранение неоднозначности подразумевает когнитивный выбор и является задачей, которая тормозит процессы понимания. Его следует отличать от процессов, которые приводят к дифференциации смысловых значений слов. Первая задача выполнена довольно надежно и без большого количества контекстной информации, а вторая - нет (ср. Веронис 1998, 2001). Также было показано, что одноименные слова, которые требуют устранения неоднозначности, замедляют лексический доступ, в то время как многозначные слова, которые активируют множество значений слов, ускоряют лексический доступ (Rodd e.a. 2002).
«Тем не менее, как продуктивная модификация семантических ценностей, так и простой выбор между лексически различными элементами имеют в общем то, что им требуется дополнительная нелексическая информация. "(Питер Бош," Производительность, многозначность и предикатность индексируемости ". Логика, язык и вычисления: 6-й международный Тбилисский симпозиум по логике, языку и вычислениямпод ред. Балдер Д. Тен Кейт и Хенк В. Zeevat. Springer, 2007)
Лексическая категория, двусмысленность и принцип правдоподобия
«Корли и Крокер (2000) представляют модель широкого охвата лексическая категориянеоднозначности на основе Принцип вероятности. В частности, они предлагают для предложения, состоящего из слов вес0... весNпроцессор предложений принимает наиболее вероятный часть речи последовательность T0... TN. Более конкретно, их модель использует две простые вероятности: (я) условная вероятность слова веся учитывая определенную часть речи Tя, а также (б) вероятность Tя учитывая предыдущую часть речи Tя-1. Когда встречается каждое слово в предложении, система присваивает ему эту часть речи Tя, что максимизирует произведение этих двух вероятностей. Эта модель опирается на понимание того, что многие синтаксический неясности имеют лексическую основу (MacDonald et al., 1994), как в (3):
(3) Складские цены / марки дешевле, чем остальные.
«Эти предложения временно неоднозначны между чтением, в котором Цены или марки это основной глагол или часть составное существительное. После обучения в большом корпусе модель предсказывает наиболее вероятную часть речи для Цены, правильно учитывая тот факт, что люди понимают цена как существительное, но марки как глагол (см. Crocker & Corley, 2002, и ссылки, цитируемые в нем). Мало того, что модель учитывает диапазон предпочтений устранения неоднозначности, коренящихся в лексической категории двусмысленность, это также объясняет, почему, в целом, люди очень точны в решении таких двусмысленностей ". (Мэтью У. Крокер, «Рациональные модели понимания: решение парадокса производительности». Психолингвистика двадцать первого века: четыре краеугольных камняпод ред. Энн Катлер. Лоуренс Эрлбаум, 2005)