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韩习武,赵铁军.基于次范畴化的汉语多义动词模糊聚类.软件学报,2006,17(2):259-266
基于次范畴化的汉语多义动词模糊聚类
Inducing Fuzzy Classes for Chinese Polysemic Verbs via Subcategorization Information
投稿时间:2004-05-01  修订日期:2005-07-28
DOI:
中文关键词:  汉语  多义动词  次范畴化  模糊k均值  聚类
英文关键词:Chinese  polysemic verb  subcategrization  fuzzy k-means  cluster
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60373101 (国家自然科学基金)
作者单位
韩习武 哈尔滨工业大学,计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150001 
赵铁军 哈尔滨工业大学,计算机学院,黑龙江,哈尔滨,150001 
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中文摘要:
      描述了应用模糊k均值方法聚类汉语多义动词的实验,共涉及到60个汉语动词,40个多义词,20个单义词.首先,自动获取每个动词的次范畴化框架的概率分布,然后,导出这些动词的模糊聚类.结果表明,纯洁度和对精确度的综合量度较好地反映了聚类性能,尽管动词的句法行为在一定程度上体现了深层语义,但汉语动词的句法行为不易从单一的语义层预测出来.
英文摘要:
      This paper describes the application of Fuzzy k-Means, a derivant of k-Means that may assign an item to more than one cluster, in the task of inducing fuzzy classes for Chinese polysemic verbs. The probability distributions over subcategorization frames of 60 Chinese verbs, among which there are 40 polysemic ones and 20 monosemic ones are first acquired, and then these verbs are clustered into fuzzy classes. Evaluation and post-hoc analysis show that a combined measure of purity and pairwise precision can better estimate the clustering performance, and although to a certain extent syntactic behaviors of verbs have their counterparts of meaning components underlying, syntactic behaviors of verbs cannot be easily predicted from a single semantic level, at least for Chinese polysemic verbs.
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