Automatically constructing Wordnet Synsets

Abstract

Manually constructing a Wordnet is a difficult task, needing years of experts' time. As a first step to automatically construct full Wordnets, we propose approaches to generate Wordnet synsets for languages both resource-rich and resource-poor, using publicly available Wordnets, a machine translator and/or a single bilingual dictionary. Our algorithms translate synsets of existing Wordnets to a target language T, then apply a ranking method on the translation candidates to find best translations in T. Our approaches are applicable to any language which has at least one existing bilingual dictionary translating from English to it.

Xây Dựng Wordnet Cho Tiếng Việt

“…Bảng 1 trình bày các synset chứa danh từ "spring": synsetid của mỗi synset, thành viên trong synset đó và ngữ nghĩa (gloss) tương ứng của từng synset. [6]. Trong phương pháp hợp nhất, WordNet ở ngôn ngữ T được xây dựng trước, sau đó các chuyên gia sẽ căn chỉnh (align) WordNet ở ngôn ngữ T với PWN [7] và [8].…”

“…Một trong những mục tiêu của đề tài là xây dựng VWN có cùng cấu trúc với PWN nên phương pháp mở rộng sẽ được áp dụng. Phương pháp đề xuất xây dựng VWN được phát triển dựa trên nghiên cứu của Lam et al [6]. Nhóm tác giả xây dựng WordNet synset cho các ngôn ngữ đích T bằng cách dịch PWN về ngôn ngữ T bằng máy dịch của Microsoft 1 .…”

“…Tuy nhiên, phương pháp IW xây dựng WordNet mới có độ bao phủ synset thấp hơn phương pháp DR và IWND. Để đảm bảo vẫn tạo được synset có chất lượng và độ bao phủ synset tốt, chúng tôi cải tiến phương pháp lựa chọn ứng viên bằng cách kết hợp phương pháp ranking dựa trên số lần xuất hiện của từ [6] và phương pháp Normalized Google Distance (NGD) [ Giá trị rank nằm trong khoảng từ 0,00 đến 1,00. Một ứng viên với giá trị rank càng cao thì khả năng trở thành từ thích hợp thuộc synset càng lớn.…”

Automatic Wordnet Development for Low-Resource Languages using Cross-Lingual WSD

“…Due to the high accuracy of the results, this approach can be said to be a good basis for semi-automatic methods of constructing wordnets using human knowledge to correct the output of the automatic approaches. Lam et al (2014) proposed an automatic method for constructing wordnet synsets that uses the publicly available wordnets, a machine translator and bi-lingual dictionaries. For this purpose, each synset of an existing wordnet is translated into the target language, then a ranking method is applied to the resulting translation candidates to find the best translations.…”

“…On the other hand, methods that follow the expansion approach usually adopt WordNet structure and find the correct translation of the associated words with the WordNet synsets in the target language. In this process, multilingual resources such as comparable corpora (Kaji & Watanabe, 2006), parallel corpora (Oliver & Climent, 2012;Kazakov & Shahid, 2009;Fišer, 2009;Diab, 2004), thesaurus (Gunawan & Saputra, 2010), machine translators (Saveski & Trajkovski, 2010) and multiple bi-lingual machine readable dictionaries (Atserias, Climent, Farreres, Rigau, & Rodríguez, 2000;Patanakul & Charnyote, 2005;Bond, Isahara, Kanzaki, & Uchimoto, 2008;Lam, Al Tarouti, & Kalita, 2014) are used, which causes a bottleneck for low-resource languages.…”