WordNet был впервые создан в 1985 году только на английском языке в Лаборатории когнитивных наук Принстонского университета под руководством профессора психологии Джорджа Армитиджа Миллера . Позже режиссером фильма стала Кристиан Феллбаум . Первоначально проект финансировался Управлением военно-морских исследований США, а затем и другими правительственными агентствами США, включая DARPA , Национальный научный фонд , Управление прорывных технологий (ранее Управление перспективных исследований и разработок) и REFLEX. Джордж Миллер и Кристиан Феллбаум получили в 2006 году премию Антонио Замполли за работу с WordNet.
Глобальная ассоциация WordNet — это некоммерческая организация, которая предоставляет платформу для обсуждения, обмена и объединения сетей WordNet для всех языков мира. Кристиана Фельбаум и Пик Т.Й.М. Воссен являются ее сопрезидентами. [5]
Содержимое базы данных
Пример записи «Гамбургер» в WordNet
База данных содержит 155 327 слов, организованных в 175 979 синсетов , что в общей сложности составляет 207 016 пар слов; в сжатом виде он имеет размер около 12 мегабайт . [6]
Слова из одной и той же лексической категории, являющиеся примерно синонимами, группируются в синсеты , которые включают в себя простые слова, а также словосочетания, такие как «поесть вне дома» и «автобаза». Различные значения многозначной словоформы относятся к разным синсетам. Значение синсета дополнительно поясняется с помощью краткого определяющего толкования и одного или нескольких примеров использования. Пример синсета прилагательных:
хороший, правильный, спелый – (наиболее подходящий или подходящий для определенной цели; «хорошее время для посадки помидоров»; «подходящее время для действий»; «настало время для великих социологических перемен»)
Все синсеты связаны семантическими отношениями. Эти отношения, которые не все характерны для всех лексических категорий, включают:
гиперним : Y является гипернимом X , если каждый X является (видом) Y ( собака является гипернимом собаки )
гипоним : Y является гипонимом X , если каждый Y является (видом) X ( собака — это гипоним слова « собака »)
Координатный термин : Y является координатным термином X, если X и Y имеют общий гиперним ( волк — это координатный термин слова « собака» , а «собака» — координатный термин слова « волк» )
холоним : Y является холонимом X , если X является частью Y ( здание является холонимом окна )
мероним : Y является меронимом X , если Y является частью X ( окно — это мероним здания )
гиперним : глагол Y является гипернимом глагола X , если деятельность X представляет собой (вид) Y ( воспринимать — гипероним слова слушать )
тропоним : глагол Y является тропонимом глагола X , если действие Y каким-либо образомвыполняет X ( шепелявить — тропоним слова говорить )
следствие : глагол Y влечет за собой глагол X, если, делая X , вы должны делать Y ( спать влечет за собой храп )
координатный термин : глагол Y является координатным термином глагола X, если X и Y имеют общий гиперним ( шепелявить - это координатный термин для кричать , а кричать - это координатный термин для шепелявить )
Эти семантические отношения сохраняются между всеми членами связанных синсетов. Отдельные члены синсета (слова) также могут быть связаны лексическими отношениями. Например, (в одном смысле) существительное «режиссер» связано (в одном смысле) с глаголом «прямой», от которого оно образовано, посредством «морфосемантической» связи.
Морфологические функции программного обеспечения, распространяемого вместе с базой данных, пытаются вывести лемму или основу слова из ввода пользователя. Неправильные формы сохраняются в списке, и при поиске «ate» возвращается, например, «eat».
Структура знаний
И существительные, и глаголы организованы в иерархии, определяемые отношениями гиперонима или IS A. Например, одно значение слова « собака» соответствует иерархии гиперонимов; слова на том же уровне представляют членов синсета. Каждый набор синонимов имеет уникальный индекс.
На верхнем уровне эти иерархии организованы в 25 начальных «деревьев» для существительных и 15 для глаголов ( на начальном уровне они называются лексикографическими файлами ). Все они связаны с уникальным синсетом для начинающих, «сущностью». Иерархия существительных гораздо глубже, чем иерархия глаголов.
Прилагательные не организованы в иерархические деревья. Вместо этого два «центральных» антонима, таких как «горячий» и «холодный», образуют бинарные полюса, в то время как «спутниковые» синонимы, такие как «дымящийся» и «холодный», соединяются со своими соответствующими полюсами посредством отношений «сходства». Таким образом, прилагательные можно представить как «гантели», а не как «деревья».
Психолингвистические аспекты
Первоначальной целью проекта WordNet было создание лексической базы данных, которая бы соответствовала теориям семантической памяти человека, разработанным в конце 1960-х годов. Психологические эксперименты показали, что говорящие организовали свои знания концепций по экономической иерархической схеме. Время извлечения информации, необходимое для доступа к концептуальным знаниям, по-видимому, напрямую связано с количеством иерархий, которые говорящему необходимо «пройти», чтобы получить доступ к знаниям. Таким образом, выступающие могли быстрее убедиться в том, что канарейки умеют петь , поскольку канарейки — певчие птицы, но им требовалось немного больше времени, чтобы убедиться в том, что канарейки умеют летать (где им нужно было получить доступ к понятию «птица» на вышестоящем уровне) и еще больше времени, чтобы убедиться в том, что канарейки умеют петь. проверить, есть ли у канареек кожа (требуется поиск по нескольким уровням гипонимии, вплоть до «животное»). [7]
Хотя такие психолингвистические эксперименты и лежащие в их основе теории подвергались критике, некоторые организации WordNet согласуются с экспериментальными данными. Например, аномическая афазия избирательно влияет на способность говорящих произносить слова из определенной семантической категории, иерархии WordNet. Антонимические прилагательные (центральные прилагательные WordNet в структуре гантелей) встречаются гораздо чаще, чем случайно, и этот факт справедлив для многих языков.
Как лексическая онтология
WordNet иногда называют онтологией, и это настойчивое утверждение, которого не делают его создатели. Отношения гиперонимов и гипонимов между синсетами существительных можно интерпретировать как отношения специализации между концептуальными категориями. Другими словами, WordNet можно интерпретировать и использовать как лексическую онтологию в смысле информатики . Однако перед использованием такую онтологию следует исправить, поскольку она содержит сотни основных семантических несоответствий; например, существуют (i) общие специализации для исключительных категорий и (ii) дублирование в иерархии специализаций. Более того, преобразование WordNet в лексическую онтологию, пригодную для представления знаний, обычно также должно включать (i) разграничение отношений специализации на отношения subtypeOf и instanceOf и (ii) связывание интуитивно понятных уникальных идентификаторов с каждой категорией. Хотя такие исправления и преобразования были выполнены и задокументированы как часть интеграции WordNet 1.7 в совместно обновляемую базу знаний WebKB-2, [8] большинство проектов заявляют о повторном использовании WordNet для приложений, основанных на знаниях (как правило, информации, ориентированной на знания). извлечение) просто повторно используйте его напрямую.
WordNet также был преобразован в формальную спецификацию с помощью гибридной методологии «снизу вверх» и «сверху вниз» для автоматического извлечения из нее ассоциативных отношений и интерпретации этих ассоциаций в терминах набора концептуальных отношений, формально определенных в основополагающей онтологии DOLCE . [9]
В большинстве работ, утверждающих, что WordNet интегрирован в онтологии, содержание WordNet не просто корректировалось, когда это казалось необходимым; вместо этого он был серьезно переосмыслен и обновлен, когда это было необходимо. Так было, например, когда онтология верхнего уровня WordNet была реструктурирована [10] в соответствии с подходом, основанным на OntoClean , или когда она использовалась в качестве первоисточника для построения нижних классов онтологии SENSUS.
Ограничения
Наиболее широко обсуждаемое ограничение WordNet (и связанных с ним ресурсов, таких как ImageNet ) заключается в том, что некоторые семантические отношения больше подходят для конкретных концепций, чем для абстрактных концепций. [11] Например, легко создать отношения гипонимы/гиперонимы, чтобы отразить, что « хвойное дерево » — это тип « дерева », «дерево» — это тип « растения », а «растение» — это тип « организма », но трудно классифицировать такие эмоции, как «страх» или «счастье», на столь же глубокие и четко определенные гипонимы/гиперонимические отношения.
Многие концепции в WordNet специфичны для определенных языков, и наиболее точное соответствие между языками составляет 94%. [12] Синонимы, гипонимы, меронимы и антонимы встречаются во всех языках, в которых есть WordNet, но другие семантические отношения зависят от языка. [13] Это ограничивает совместимость языков. Однако это также делает WordNet ресурсом для выявления и изучения различий между языками, поэтому это не обязательно является ограничением для всех случаев использования.
WordNet не включает информацию об этимологии или произношении слов и содержит лишь ограниченную информацию об использовании. WordNet стремится охватить большинство повседневных слов и не включает в себя много терминологии, специфичной для предметной области.
WordNet — это наиболее часто используемый вычислительный лексикон английского языка для устранения смысловой неоднозначности (WSD), задачи, направленной на присвоение слов в тексте соответствующих контексту значений (т. е. членов синсета). [14] Однако утверждается, что WordNet кодирует слишком детальные смысловые различия. Эта проблема не позволяет системам WSD достичь уровня производительности, сравнимого с уровнем производительности людей, которые не всегда соглашаются, когда сталкиваются с задачей выбора смысла из словаря, соответствующего слову в контексте. Проблема детализации была решена путем предложения методов кластеризации , которые автоматически группируют схожие значения одного и того же слова. [15] [16] [17]
Оскорбительный контент
WordNet включает слова, которые могут быть восприняты как уничижительные или оскорбительные. [18] Интерпретация слова может меняться со временем и между социальными группами , поэтому WordNet не всегда может определить слово как « уничижительное » или «оскорбительное» отдельно. Поэтому люди, использующие WordNet, должны применять свои собственные методы для определения оскорбительных или уничижительных слов.
Однако это ограничение справедливо и для других лексических ресурсов, таких как словари и тезаурусы , которые также содержат уничижительные и оскорбительные слова. Некоторые словари указывают слова, которые являются уничижительными , но не включают все контексты, в которых слова могут быть приемлемыми или оскорбительными для различных социальных групп. Поэтому люди, использующие словари, должны применять свои собственные методы для выявления всех оскорбительных слов.
Лицензионные и открытые сети WordNet
Некоторые сети слов впоследствии были созданы для других языков. В опросе 2012 года перечислены словесные сети и их доступность. [19] Стремясь пропагандировать использование сетей WordNet, глобальное сообщество WordNet постепенно перелицензировало свои сети WordNet на открытый домен, где исследователи и разработчики могут легко получить доступ к сетям WordNet и использовать их в качестве языковых ресурсов для предоставления онтологических и лексических знаний в естественном виде . - задачи обработки языка (НЛП).
Открытая многоязычная сеть WordNet [20] обеспечивает доступ к открытым лицензированным сетям слов на различных языках, все из которых связаны с Принстонской сетью слов английского языка (PWN). Цель состоит в том, чтобы упростить использование сетей Wordnet на нескольких языках.
Обычно WordNet используется для определения сходства между словами. Были предложены различные алгоритмы, в том числе измерение расстояния между словами и синсетами в структуре графа WordNet, например, путем подсчета количества ребер среди синсетов. Интуиция подсказывает, что чем ближе два слова или синсета, тем ближе их значение. Ряд алгоритмов сходства слов на основе WordNet реализован в пакете Perl под названием WordNet::Similarity, [21] и в пакете Python под названием NLTK . [22] Другие более сложные методы подобия на основе WordNet включают ADW, [23] реализация которого доступна на Java . WordNet также можно использовать для связывания других словарей. [24]
Интерфейсы
Принстон ведет список связанных проектов [25] , который включает ссылки на некоторые широко используемые интерфейсы прикладного программирования , доступные для доступа к WordNet с использованием различных языков программирования и сред.
Связанные проекты и расширения
WordNet подключен к нескольким базам данных Семантической сети . WordNet также часто используется повторно посредством сопоставлений между синсетами WordNet и категориями из онтологий. Чаще всего сопоставляются только категории верхнего уровня WordNet.
Глобальная ассоциация WordNet
Глобальная ассоциация WordNet (GWA) [26] — это общественная и некоммерческая организация, которая предоставляет платформу для обсуждения, обмена и объединения сетей WordNet для всех языков мира. GWA также способствует стандартизации сетей слов на разных языках, чтобы обеспечить единообразие при перечислении синсетов на человеческих языках. GWA ведет список сетей Wordnet, разработанных по всему миру. [27]
Арабская онтология — лингвистическая онтология, имеющая ту же структуру, что и wordnet, и сопоставленная с ней.
Проект BalkaNet [30] создал сети WordNet для шести европейских языков (болгарского, чешского, греческого, румынского, турецкого и сербского). Для этого проекта был разработан свободно доступный редактор WordNet на основе XML. Этот редактор – VisDic – больше не находится в активной разработке, но все еще используется для создания различных сетей WordNet. Его преемник, DEBVisDic, представляет собой клиент-серверное приложение и в настоящее время используется для редактирования нескольких сетей WordNet (голландский в проекте Cornetto, польский, венгерский, несколько африканских языков, китайский).
BulNet — это болгарская версия WordNet, разработанная на кафедре компьютерной лингвистики Института болгарского языка Болгарской академии наук. [31]
Проект EuroWordNet [33] создал сети WordNet для нескольких европейских языков и связал их вместе ; Однако они не доступны в свободном доступе. Проект Global Wordnet пытается координировать создание и объединение «сетей слов» для всех языков. [34] Oxford University Press , издатель Оксфордского словаря английского языка , озвучил планы по созданию собственного онлайн-конкурента WordNet. [ нужна цитата ]
FinnWordNet — это финская версия WordNet, в которой были переведены все записи оригинального английского WordNet. [35]
GermaNet — это немецкая версия WordNet, разработанная Тюбингенским университетом. [36]
Многоязычный центральный репозиторий (MCR) интегрирует в одну и ту же структуру Wordnet сети EuroWordNet с испанского, каталонского, баскского, галисийского и португальского языков, а также с английского. [40]
Проект MultiWordNet, [41] многоязычная WordNet, направленная на создание итальянской WordNet, тесно связанной с Princeton WordNet.
OpenDutchWordNet, [42] — голландская лексико-семантическая база данных.
OpenWN-PT — это бразильско-португальская версия оригинального WordNet, которую можно бесплатно загрузить по лицензии CC-BY-SA. [43]
UWN — это автоматически создаваемая многоязычная база лексических знаний, расширяющая WordNet и позволяющая охватить более миллиона слов на многих разных языках. [49]
WOLF (WordNet Libre du Français), французская версия WordNet. [50]
Связанные данные
BabelNet , [51] очень большая многоязычная семантическая сеть с миллионами концепций, полученных путем интеграции WordNet и Wikipedia с использованием алгоритма автоматического сопоставления.
Онтология SUMO [52] имеет полное ручное сопоставление [1] [53] между всеми синсетами WordNet и всеми SUMO (включая онтологии предметной области, когда WordNet содержит смысл слова для данного термина SUMO), которое доступно для просмотра по адресу : например [2].
OpenCyc , [54] открытая онтология и база знаний повседневного здравого смысла, содержит 12 000 терминов, связанных с наборами синонимов WordNet.
DOLCE , [55] — первый модуль библиотеки фундаментальных онтологий WonderWeb (WFOL). Эта верхняя онтология была разработана в свете строгих онтологических принципов, вдохновленных философской традицией, с четкой ориентацией на язык и познание. OntoWordNet [56] является результатом экспериментального согласования верхнего уровня WordNet с DOLCE. Предполагается, что такое согласование может привести к созданию «онтологически подслащенной» WordNet, которая должна быть концептуально более строгой, когнитивно прозрачной и эффективной для использования в нескольких приложениях.
DBpedia , [57] база данных структурированной информации, связана с WordNet.
Расширенная WordNet [58] — это проект Техасского университета в Далласе , целью которого является улучшение WordNet путем семантического анализа глосс, что делает информацию, содержащуюся в этих определениях, доступной для автоматических систем обработки знаний. Он доступен бесплатно по лицензии, аналогичной лицензии WordNet.
ImageNet — это база данных изображений, организованная в соответствии с иерархией WordNet (в настоящее время только существительные), в которой каждый узел иерархии представлен миллионами изображений. [59] В настоящее время в среднем на каждый узел приходится более 500 изображений.
BioWordnet, биомедицинское расширение Wordnet, было заброшено из-за проблем со стабильностью версий. [60]
WikiTax2WordNet, сопоставление синсетов WordNet и категорий Википедии . [61]
WordNet++ — ресурс, включающий более миллиона семантических ребер, взятых из Википедии и соединяющий пары синсетов WordNet. [62]
SentiWordNet, ресурс для поддержки приложений для анализа мнений, полученный путем маркировки всех синсетов WordNet 3.0 в соответствии с их предполагаемой степенью позитивности, негативности и нейтральности. [63]
ColorDict — это приложение Android для мобильных телефонов, использующих базы данных Wordnet и другие базы данных, например Wikipedia.
UBY-LMF — база данных из 10 ресурсов, включая WordNet.
Связанные проекты
FrameNet — это лексическая база данных, которая имеет некоторое сходство с WordNet и ссылается на него.
Структура лексической разметки (LMF) — это стандарт ISO, определенный в ISO/TC37 для определения общей стандартизированной структуры для создания словарей, включая WordNet. Подмножество LMF для Wordnet называется Wordnet-LMF. Реализация была сделана в рамках проекта КИОТО. [64]
Программа UNL — проект под эгидой ООН , направленный на объединение лексикосемантических данных многих языков для использования в системах машинного перевода и извлечения информации .
Meaning Monkey — бесплатный онлайн-словарь, основанный на базе данных WordNet.
Dictionary.video — это видеословарь, посвященный произношению. Его текстовая часть расширена из WordNet.
Распределения
База данных WordNet распространяется как пакет словарей (обычно один файл) для следующего программного обеспечения:
^ Г. А. Миллер, Р. Беквит, К. Д. Феллбаум, Д. Гросс, К. Миллер. 1990. WordNet: лексическая онлайн-база данных. Межд. Дж. Лексикограф. 3, 4, стр. 235–244.
^ "WordNets в мире" . Глобальная ассоциация WordNet . Проверено 19 января 2020 г.
^ «О Глобальной ассоциации WordNet». Глобальная сеть WordNet . Проверено 19 января 2020 г.
^ "Статистика WordNet" . Wordnet.princeton.edu . Проверено 22 июня 2018 г.
^ Коллинз А., Куиллиан М.Р. 1972. Эксперименты по семантической памяти и пониманию языка. В познании в обучении и памяти . Уайли, Нью-Йорк.
^ «Интеграция WordNet 1.7 в WebKB-2» . Вебкб.орг . Проверено 11 марта 2014 г.
^ Гангеми, А.; Навильи, Р.; Веларди, П. (2003). Проект OntoWordNet: расширение и аксиоматизация концептуальных отношений в WordNet (PDF) . Катания, Сицилия (Италия). стр. 820–838.{{cite book}}: |work=игнорируется ( помощь )CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
^ Олтрамари, А.; Гангеми, А.; Гуарино, Н.; Масоло, К. (2002). Реструктуризация верхнего уровня WordNet: подход OntoClean . Семинар OntoLex'2, Онтологии и лексические базы знаний (LREC 2002). Лас-Пальмас, Испания. стр. 17–26. CiteSeerX 10.1.1.19.6574 .
^ Рудницка, Ева; Бонд, Фрэнсис; Грабовский, Лукаш; Пясецкий, Мацей; Пиотровский, Тадеуш (2018). «Лексический взгляд на сопоставление Wordnet с Wordnet». Материалы 9-й Глобальной конференции WordNet (GWC 2018) : 210.
^ Бонд, Фрэнсис; Фостер, Райан (2013). «Связывание и расширение открытой многоязычной сети Wordnet» (PDF) . Материалы 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики : 1352–1362 . Проверено 20 января 2020 г.
^ Феллбаум, Кристиана; Воссен, Пик (2012). «Проблемы многоязычной сети слов». Языковые ресурсы и оценка . 46 (2): 313–326. doi : 10.1007/s10579-012-9186-z. S2CID 10117946.
^ Р. Навильи. Устранение неоднозначности в смысле слова: опрос, ACM Computing Surveys , 41 (2), 2009 г., стр. 1–69.
^ Э. Агирре, О. Лопес. 2003. Кластеризация смыслов слов WordNet. В Proc. Конференции по последним достижениям в области естественного языка (RANLP'03) , Боровец, Болгария, стр. 121–130.
^ Р. Навильи. Значимая кластеризация смыслов помогает повысить эффективность устранения неоднозначности в смысле слова, в учеб. 44-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики, совместного с 21-й Международной конференцией по компьютерной лингвистике (COLING-ACL 2006) , Сидней, Австралия, 17–21 июля 2006 г., стр. 105–112.
^ Р. Сноу, С. Пракаш, Д. Джурафски, AY Ng. 2007. Учимся объединять смыслы слов, в учеб. Объединенной конференции 2007 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка и вычислительному изучению естественного языка (EMNLP-CoNLL) , Прага, Чешская Республика, стр. 1005–1014.
^ Вонг, Джулия Кэрри (18 сентября 2019 г.). «Вирусное приложение для селфи ImageNet Roulette казалось забавным, пока оно не назвало меня расистским оскорблением». хранитель . Проверено 14 октября 2022 г.
^ Фрэнсис Бонд и Кёнхи Пайк 2012a. Обзор ворднетов и их лицензий. В материалах 6-й глобальной конференции WordNet (GWC 2012). Мацуэ. 64–71
^ «Открытая многоязычная сеть Wordnet» . Compling.hss.ntu.edu.sg . Проверено 10 апреля 2018 г.
^ "Тед Педерсен - WordNet:: Сходство" . Д.умн.еду. 16 июня 2008 г. Проверено 11 марта 2014 г.
^ НЛП с использованием Python NLTK/
^ М.Т. Пилевар, Д. Юргенс и Р. Навильи. Выравнивание, устранение неоднозначности и обход: унифицированный подход к измерению семантического сходства. Учеб. 51-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL 2013), София, Болгария, 4–9 августа 2013 г., стр. 1341-1351.
^ Баллаторе А. и др. (2014). «Связывание географических словарей через WordNet». Анналы ГИС . 20 (2): 73–84. arXiv : 1404.5372 . Бибкод :2014АнГИС..20...73Б. дои : 10.1080/19475683.2014.904440. S2CID 9246582.
^ «Связанные проекты - WordNet - Связанные проекты» . Wordnet.princeton.edu. 06.01.2014 . Проверено 22 июня 2018 г.
^ Глобальная ассоциация WordNet (04 февраля 2010 г.). «globalwordnet.org». globalwordnet.org . Проверено 11 марта 2014 г.
^ «Сети Wordnet в мире» . Архивировано из оригинала 21 октября 2011 г.
^ Блэк В., Элькатеб С., Родригес Х., Альхалифа М., Воссен П., Пиз А., Бертран М., Феллбаум К., (2006) Арабский проект WordNet, Труды LREC 2006
^ Лахсен Абуэнур, Карим Бузубаа, Паоло Россо (2013) Об оценке и улучшении охвата и удобства использования арабской WordNet, Языковые ресурсы и оценка 47 (3), стр. 891–917
^ Д. Туфис, Д. Кристеа, С. Стаму. 2004. Балканет: Цели, методы, результаты и перспективы. Общий обзор. Румынский J. Sci. Тех. Поставить в известность. (Специальный выпуск «Балканета») , 7 (1–2), стр. 9–43.
^ "БулНет". dcl.bas.bg. Проверено 7 мая 2015 г.
^ Официальная страница китайского Wordnet (中文詞彙網路) в Национальном тайваньском университете.
^ П. Воссен, Эд. 1998. EuroWordNet: Многоязычная база данных с лексико-семантическими сетями. Клювер, Дордрехт, Нидерланды.
^ «Глобальная ассоциация WordNet». Globalwordnet.org. 04 февраля 2010 г. Проверено 5 января 2014 г.
^ «FinnWordNet - Финский WordNet - Департамент общего языкознания» . Ling.helsinki.fi . Проверено 5 января 2014 г.
^ "ГермаНет". Sfs.uni-tuebingen.de . Проверено 11 марта 2014 г.
^ Пушпак Бхаттачарья, IndoWordNet, Конференция по разработке лексических ресурсов 2010 (LREC 2010), Мальта, май 2010 г.
^ К. Мутон, Г. де Шалендар. 2010.JAWS: Еще одно подмножество WordNet. В Proc. ТАЛН 2010 .
^ Веб-сайт
^ "MCR 3.0 | Адимен" . Adimen.si.ehu.es . Проверено 21 марта 2022 г.
^ Э. Пианта, Л. Бентивольи, К. Жирарди. 2002. MultiWordNet: Разработка согласованной многоязычной базы данных. В Proc. 1-й Международной конференции по глобальной сети WordNet , Майсур, Индия, стр. 21–25.
^ "Открытый голландский WordNet". Wordpress.let.vupr.nl. 28 октября 2015 г. Проверено 21 марта 2022 г.
^ "arademaker/openWordnet-PT — GitHub". Гитхаб.com . Проверено 5 января 2014 г.
^ официальная веб-страница
^ официальная веб-страница
^ "Русский WordNet". Pgups.ru . Проверено 5 января 2014 г.
^ Балкова, Валентина; Сухоногов Андрей; Яблонский, Сергей (2003). «Русский WordNet: от UML-нотации к реализации баз данных в Интернете/Интранете» (PDF) . Материалы GWC 2004 : 31–38 . Проверено 12 марта 2017 г.
^ "РуссНет: Главная страница" . Проект.phil.spbu.ru . Проверено 11 марта 2014 г.
^ «UWN: На пути к универсальной многоязычной сети Wordnet - D5: Базы данных и информационные системы (Институт Макса Планка по информатике)» . Mpi-inf.mpg.de. 14 августа 2011 г. Проверено 5 января 2014 г.
^ С. Бенуа, Ф. Дарья. 2008. Создание бесплатной французской сети слов на основе многоязычных ресурсов. В Proc. Ontolex 2008 , Марракеш, Марокко.
^ Р. Навильи, С.П. Понцетто. BabelNet: создание очень большой многоязычной семантической сети. Учеб. 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL 2010), Уппсала, Швеция, 11–16 июля 2010 г., стр. 216–225.
^ И. Найлз, А. Пиз 2001. К стандартной верхней онтологии: большая онтология для семантической сети и ее приложений. В материалах 2-й Международной конференции по формальной онтологии в информационных системах (FOIS-2001) ,
^ И. Найлс, А. Пиз 2003. Связывание лексиконов и онтологий: сопоставление WordNet с предлагаемой верхней объединенной онтологией, в материалах Международной конференции IEEE по разработке информации и знаний , стр. 412-416.
^ С. Рид и Д. Ленат. 2002. Отображение онтологий в Cyc. В Proc. Семинар конференции AAAI 2002 по онтологиям для семантической сети , Эдмонтон, Канада, 2002 г.
^ Масоло, К., Борго, С., Гангеми, А., Гуарино, Н., Олтрамари, А., Шнайдер, Л.С. 2002. Результат WonderWeb D17. Библиотека фундаментальных онтологий WonderWeb и онтология DOLCE. Отчет (версия 2.0, 15.08.2002)
^ Гангеми, А., Гуарино, Н., Масоло, К., Олтрамари, А. 2003. Улучшение WordNet с помощью DOLCE. В журнале AI Magazine 24 (3): осень 2003 г., стр. 13–24.
^ К. Бизер, Дж. Леманн, Г. Кобиларов, С. Ауэр, К. Беккер, Р. Циганиак, С. Хеллманн, DBpedia - Точка кристаллизации Сети данных. Веб-семантика, 7 (3), 2009 г., стр. 154–165.
^ С.М. Харабаджиу, Г.А. Миллер, Д.И. Молдаванин. 1999. WordNet 2 – Морфологически и семантически расширенный ресурс. В Proc. семинара ACL SIGLEX: Стандартизация лексических ресурсов , стр. 1–8.
^ Дж. Дэн, В. Донг, Р. Сочер, Л. Ли, К. Ли, Л. Фей-Фей. ImageNet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В Proc. конференции IEEE 2009 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов
^ М. Попрат, Э. Байсвангер, У. Хан. 2008. Создание BIOWORDNET с использованием форматов данных WORDNET и инфраструктуры программного обеспечения WORDNET – история неудач. В Proc. семинара по разработке программного обеспечения, тестированию и обеспечению качества обработки естественного языка , стр. 31–39.
^ С. Понцетто, Р. Навильи. Крупномасштабное картирование таксономии для реструктуризации и интеграции Википедии, В учеб. 21-й Международной совместной конференции по искусственному интеллекту (IJCAI 2009) , Пасадена, Калифорния, 14–17 июля 2009 г., стр. 2083–2088.
^ С. П. Понцетто, Р. Навильи. Богатые знания Word Sense Disambiguation, конкурирующие с контролируемыми системами. В Proc. 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL), 2010 г., стр. 1522–1531.
^ С. Баччанелла, А. Эсули и Ф. Себастьяни. SentiWordNet 3.0: расширенный лексический ресурс для анализа настроений и анализа мнений. В материалах 7-й конференции по языковым ресурсам и оценке (LREC'10), Валлетта, Монтана, 2010, стр. 2200–2204.
^ Пик Воссен, Клаудия Сория, Моника Моначини: Wordnet-LMF: стандартное представление многоязычных сетей Wordnet, в LMF Lexical Markup Framework , под редакцией Гиля Франкопуло ISTE / Wiley 2013 ( ISBN 978-1-84821-430-9 )
^ "Вавилон WordNet". Babylon.com . Проверено 11 марта 2014 г.
^ «GoldenDict — просмотрите словари на Sourceforge.net» . Sourceforge.net. 01.12.2010 . Проверено 5 января 2014 г.
^ "Lingoes WordNet" . Lingoes.net. 16 ноября 2007 г. Проверено 11 марта 2014 г.
Внешние ссылки
Официальный веб-сайт
«Малайялам WordNet». Информатика . Кочинский университет науки и технологий.
