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 WordNet自身の定義のスナップショット | |
| 開発者 | プリンストン大学 |
|---|---|
| 初回リリース | 1980年代半ば |
| 安定版リリース | 3.1 / 2011年6月[1] |
| 書かれた | プロローグ |
| オペレーティング·システム | Unix、Linux、Solaris、Windows |
| サイズ | 16MB（155,327語、175,979語の類義語、合計207,016語の語義ペアを含む） |
| 利用可能 | 200以上の言語 |
| タイプ | 語彙データベース |
| ライセンス | BSDライク |
| Webサイト | プリンストン大学 |
WordNet は、単語を同義語、下位語、および複数語などの意味関係にリンクする、単語間の意味関係の語彙データベースです。同義語は、短い定義と使用例を含むsynsetにグループ化されています。したがって、辞書とシソーラスの組み合わせと拡張として見ることができます。人間のユーザーはWeb ブラウザー経由でアクセスできますが、[2]主な用途は自動テキスト分析と人工知能アプリケーションです。最初は英語で作成され[3]、英語の WordNetデータベースとソフトウェアツールはBSD スタイルのライセンスの下でリリースされ、WordNet の Web サイトから無料でダウンロードできます。現在、200 を超える言語で WordNet が存在します。[4]
歴史とチームメンバー
WordNet は、1985 年にプリンストン大学の認知科学研究所で心理学教授のジョージ・アーミテージ・ミラーの指導の下、英語のみで最初に作成されました。その後、クリスティアン・フェルバウムが指揮しました。このプロジェクトは、当初は米国海軍研究局によって資金提供され、後にDARPA、国立科学財団、破壊的技術局(旧高度研究開発活動)、REFLEXなどの他の米国政府機関からも資金提供を受けました。ジョージ・ミラーとクリスティアン・フェルバウムは、WordNet に関する研究で 2006 年のアントニオ・ザンポリ賞を受賞しました。
グローバルワードネット協会は、世界中のすべての言語のワードネットを議論し、共有し、接続するためのプラットフォームを提供する非営利組織です。クリスティアーネ・フェルバウムとピエク・Th.JM・ヴォッセンが共同会長を務めています。[5]
データベースの内容
このデータベースには155,327語が175,979の類義語にまとめられており、合計207,016の語義ペアが含まれています。圧縮すると、サイズは約12メガバイトになります。[6]
名詞、動詞、形容詞、副詞などの語彙カテゴリは含まれますが、前置詞、限定詞、その他の機能語は無視されます。
同じ語彙カテゴリに属する、ほぼ同義の単語は、シノセットにグループ化されます。シノセットには、単語のほか、「eat out」や「car pool」などの連語が含まれます。多義語の異なる意味は、異なるシノセットに割り当てられます。シノセットの意味は、短い定義の注釈と 1 つ以上の使用例によってさらに明確にされます。形容詞シノセットの例は次のとおりです。
- 良い、正しい、熟した – (特定の目的に最も適している、または正しい。「トマトを植えるのに適した時期」、「行動する適切な時期」、「大きな社会学的変化の機が熟している」)
すべての同義語は意味関係によって結び付けられています。これらの関係はすべての語彙カテゴリで共有されるわけではありませんが、次のような関係があります。
これらの意味関係は、リンクされたシノセットのすべてのメンバー間で保持されます。個々のシノセット メンバー (単語) も語彙関係で接続できます。たとえば、名詞「director」 (の 1 つの意味) は、それが派生した動詞「direct」 (の 1 つの意味) に「形態意味論的」リンクを介してリンクされています。
データベースとともに配布されるソフトウェアの形態論機能は、ユーザーの入力から単語の見出し語または語幹形式を推測しようとします。不規則な形式はリストに保存され、たとえば「ate」を検索すると「eat」が返されます。
知識構造
名詞と動詞は両方とも、上位語またはIS A関係によって定義される階層に編成されます。たとえば、dogという単語の 1 つの意味は上位語階層に従って見つかります。同じレベルの単語は同義語セットのメンバーを表します。同義語の各セットには、一意のインデックスがあります。
- 犬、飼い犬、Canis familiaris
- 犬科の
- 肉食動物
- 胎盤性、胎盤を持つ哺乳類、真獣類、真獣類の哺乳類
- 哺乳類
- 脊椎動物、有頭
- 脊索動物
- 動物、生き物、獣、野獣、生き物、動物相
- ...
- 動物、生き物、獣、野獣、生き物、動物相
- 脊索動物
- 脊椎動物、有頭
- 哺乳類
- 胎盤性、胎盤を持つ哺乳類、真獣類、真獣類の哺乳類
- 肉食動物
- 犬科の
最上位レベルでは、これらの階層は名詞用の 25 個の初心者用「ツリー」と動詞用の 15 個の初心者用「ツリー」に編成されています (メンテナンス レベルでは辞書編集ファイルと呼ばれます)。すべてが一意の初心者用シノニムセット「エンティティ」にリンクされています。名詞の階層は動詞の階層よりもはるかに深くなっています。
形容詞は階層的なツリーに編成されていません。代わりに、「熱い」や「冷たい」などの 2 つの「中心」反意語がバイナリ ポールを形成し、「蒸し暑い」や「冷たい」などの「衛星」同義語は「類似性」関係を介してそれぞれのポールに接続されます。このように、形容詞は「ツリー」ではなく「ダンベル」として視覚化できます。
心理言語学的側面
WordNet プロジェクトの当初の目標は、1960 年代後半に開発された人間の意味記憶の理論と一致する語彙データベースを構築することでした。心理学的実験により、話者は概念に関する知識を経済的かつ階層的な方法で整理していることが示されました。概念的知識にアクセスするために必要な検索時間は、話者が知識にアクセスするために「横断」する必要のある階層の数に直接関係しているようでした。したがって、話者は、カナリアが鳴くことができるのは鳴鳥であるためであることをより迅速に確認できましたが、カナリアが飛べることを確認するには少し時間がかかり (この場合、上位レベルの「鳥」という概念にアクセスする必要がありました)、カナリアに皮膚があることを確認するにはさらに時間がかかりました(「動物」までの複数の下位レベルにわたる検索が必要でした)。[7] このような心理言語学的実験と基礎理論は批判の対象となってきましたが、WordNet の構成の一部は実験的証拠と一致しています。たとえば、失名詞性失語症は、特定の意味カテゴリ (WordNet 階層) から単語を生成する話者の能力に選択的に影響を及ぼします。反意語形容詞 (WordNet のダンベル構造の中心となる形容詞) は偶然よりもはるかに頻繁に共起することが分かっており、この事実は多くの言語に当てはまることが分かっています。
語彙オントロジーとして
WordNet はオントロジーと呼ばれることもありますが、作成者はそう主張していません。名詞の同義語間の上位語/下位語の関係は、概念カテゴリ間の特殊化関係として解釈できます。言い換えると、WordNet はコンピュータ サイエンスの意味で語彙オントロジーとして解釈して使用できます。ただし、このようなオントロジーは、何百もの基本的な意味上の矛盾が含まれているため、使用前に修正する必要があります。たとえば、(i) 排他的カテゴリの一般的な特殊化、(ii) 特殊化階層の冗長性などがあります。さらに、WordNet を知識表現に使用できる語彙オントロジーに変換するには、通常、(i) 特殊化関係をsubtypeOf関係とinstanceOf関係に区別し、(ii) 各カテゴリに直感的な一意の識別子を関連付けることも必要です。このような修正や変換は、WordNet 1.7をWebKB-2の協調的に更新可能な知識ベースに統合する一環として実行され、文書化されていますが、[8]知識ベースのアプリケーション（典型的には知識指向の情報検索）にWordNetを再利用すると主張するほとんどのプロジェクトでは、単にそれを直接再利用しているだけです。
WordNetは、ボトムアップとトップダウンを組み合わせたハイブリッド手法によって、自動的に関連関係を抽出し、これらの関連をDOLCE基礎オントロジーで正式に定義された概念関係のセットに基づいて解釈する正式な仕様に変換されました。[9]
WordNetをオントロジーに統合したと主張するほとんどの研究では、WordNetの内容は単に必要と思われるときに修正されたのではなく、適切な場合には大幅に再解釈され更新されています。これは、たとえば、WordNetの最上位レベルのオントロジーがOntoCleanベースのアプローチに従って再構築されたとき[10]や、SENSUSオントロジーの下位クラスを構築するための主要なソースとして使用されたときなどに当てはまりました。
制限事項
WordNet（およびImageNetなどの関連リソース）の最も広く議論されている制限は、意味関係の一部が抽象的な概念よりも具体的な概念に適していることです。[11]たとえば、「針葉樹」は「木」の一種、「木」は「植物」の一種、「植物」は「生物」の一種であることを示す下位語/上位語の関係を作成することは簡単ですが、「恐怖」や「幸福」などの感情を、同様に深く明確に定義された下位語/上位語の関係に分類することは困難です。
WordNetの概念の多くは特定の言語に固有のものであり、言語間の最も正確なマッピングは94％と報告されています。[12]同義語、下位語、メロニム、反意語は、これまでのところWordNetのあるすべての言語に存在しますが、その他の意味関係は言語固有です。[13]これにより、言語間の相互運用性が制限されます。ただし、これによりWordNetは言語間の違いを強調して研究するためのリソースにもなるため、すべてのユースケースで必ずしも制限となるわけではありません。
WordNet には語源や単語の発音に関する情報は含まれておらず、使用法に関する情報も限られています。WordNet は日常的に使用される単語のほとんどを網羅することを目的としており、ドメイン固有の用語はあまり含まれていません。
WordNet は、単語の意味の曖昧性解消(WSD)に最もよく使用される英語の計算辞書です。WSD は、テキスト内の単語に文脈に適した意味 (つまり、synset メンバー) を割り当てることを目的としたタスクです。 [14]しかし、WordNet は意味の区別を細かすぎる粒度でエンコードしていると主張されています。この問題により、WSD システムは、文脈内の単語に一致する意味を辞書から選択するというタスクに直面したときに必ずしも一致するわけではない人間に匹敵するレベルのパフォーマンスを達成できません。粒度の問題は、同じ単語の類似した意味を自動的にグループ化するクラスタリング方法を提案することで解決されてきました。 [15] [16] [17]
不快なコンテンツ
WordNetには軽蔑的または不快と受け取られる可能性のある単語が含まれています。[18]単語の解釈は時間の経過とともに、また社会集団によって変化する可能性があるため、WordNetが単語を単独で「軽蔑的」または「不快」と定義することは必ずしも可能ではありません。したがって、WordNetを使用する人は、不快または軽蔑的な単語を識別するために独自の方法を適用する必要があります。
しかし、この制限は辞書やシソーラスなどの他の語彙リソースにも当てはまり、これらにも軽蔑的または不快な言葉が含まれています。一部の辞書は軽蔑的な言葉を示していますが、さまざまな社会集団にとって言葉が受け入れられるか不快になる可能性があるすべての文脈を網羅しているわけではありません。したがって、辞書を使用する人は、すべての不快な言葉を識別するために独自の方法を適用する必要があります。
ライセンス型 WordNet とオープン WordNet
その後、他の言語向けにもいくつかのワードネットが作成されました。2012年の調査では、ワードネットとその利用可能性がリストされています。[19] WordNetの使用を広めるために、Global WordNetコミュニティは、研究者や開発者が自然言語処理（NLP）タスクでオントロジーと語彙の知識を提供する言語リソースとしてWordNetに簡単にアクセスして使用できるオープンドメインにWordNetのライセンスを徐々に再付与してきました。
オープンマルチリンガルワードネット[20]は、プリンストン英語ワードネット（PWN）にリンクされた、さまざまな言語のオープンライセンスワードネットへのアクセスを提供します。その目的は、複数の言語でワードネットを簡単に使用できるようにすることです。
アプリケーション
WordNet は、単語の意味の曖昧さ解消、情報検索、自動テキスト分類、自動テキスト要約、機械翻訳、さらには自動クロスワードパズル生成など 、情報システムにおけるさまざまな目的で使用されてきました。
WordNet の一般的な用途は、単語間の類似性を判断することです。WordNet のグラフ構造における単語とシノニム間の距離を測定するアルゴリズム (シノニム間のエッジの数を数えるなど) など、さまざまなアルゴリズムが提案されています。2 つの単語またはシノニムが近いほど、意味が近いという直感があります。WordNet ベースの単語類似性アルゴリズムの多くは、Perlパッケージの WordNet::Similarityで実装されています。 [21]また、 PythonパッケージのNLTKで実装されています。[22]他にも、より洗練された WordNet ベースの類似性技術として ADW があります。 [23]の実装はJavaで利用できます。WordNet は、他の語彙を相互リンクするためにも使用できます。[24]
インターフェース
プリンストン大学は関連プロジェクトのリスト[25]を管理しており、その中には様々なプログラミング言語や環境を使用してWordNetにアクセスするために利用できる、広く使用されているアプリケーションプログラミングインターフェースへのリンクが含まれています。
関連プロジェクトと拡張機能
WordNet は、セマンティック ウェブの複数のデータベースに接続されています。また、WordNet は、WordNet synset とオントロジーのカテゴリ間のマッピングを介して再利用されることもよくあります。ほとんどの場合、WordNet の最上位カテゴリのみがマッピングされます。
グローバルWordNet協会
グローバルワードネット協会（GWA）[26]は、世界中のすべての言語のワードネットを議論し、共有し、接続するためのプラットフォームを提供する公的かつ非営利の組織です。GWAはまた、人間の言語における同義語の列挙の統一性を確保するために、言語間でのワードネットの標準化を推進しています。GWAは、世界中で開発されたワードネットのリストを保持しています。[27]
その他の言語
- アラビア語 WordNet : [28] [29]アラビア語用の WordNet。
- アラビア語オントロジーは、WordNet と同じ構造を持ち、それにマッピングされた言語オントロジーです。
- BalkaNetプロジェクト[30]は、6つのヨーロッパ言語（ブルガリア語、チェコ語、ギリシャ語、ルーマニア語、トルコ語、セルビア語）のWordNetを作成しました。このプロジェクトのために、無料で利用できるXMLベースのWordNetエディタが開発されました。このエディタ（VisDic）は現在は積極的に開発されていませんが、さまざまなWordNetの作成に使用されています。その後継であるDEBVisDicはクライアントサーバーアプリケーションであり、現在いくつかのWordNet（コルネットプロジェクトのオランダ語、ポーランド語、ハンガリー語、いくつかのアフリカの言語、中国語）の編集に使用されています。
- BulNetは、ブルガリア科学アカデミーブルガリア語研究所計算言語学部門で開発されたWordNetのブルガリア語版です。 [31]
- CWN (中国語ワードネットまたは中文詞辞典網路) は国立台湾大学によってサポートされています。[32]
- EuroWordNetプロジェクト[33]は、いくつかのヨーロッパ言語のWordNetを作成し、それらをリンクしています。ただし、これらは無料では利用できません。Global Wordnetプロジェクトは、すべての言語の「ワードネット」の作成とリンクを調整しようとしています。[34]オックスフォード英語辞典の出版社であるオックスフォード大学出版局は、WordNetに対抗する独自のオンライン辞書を作成する計画を表明しています。[要出典]
- FinnWordNetはWordNetのフィンランド語版であり、元の英語WordNetのすべてのエントリが翻訳されています。[35]
- GermaNetはテュービンゲン大学が開発したWordNetのドイツ語版である。[36]
- IndoWordNet [37]は、インドの 18 の予定言語 (アッサム語、バングラ語、ボド語、グジャラート語、ヒンディー語、カンナダ語、カシミール語、コンカニ語、マラヤーラム語、メイテイ語、マニプリ語、マラーティー語、ネパール語、オディア語)のワードネットのリンクされた語彙知識ベースです。 、パンジャブ語、サンスクリット語、タミル語、テルグ語、ウルドゥー語。
- JAWS（Just Another WordNet Subset）は、ウィクショナリーと意味空間を使用して構築されたWordNetの別のフランス語版[38]である。
- WordNet Bahasa:南洋理工大学が開発したマレー語とインドネシア語の WordNet 。
- マラヤーラム語WordNetはコーチン科学技術大学によって開発された。[39]
- 多言語中央リポジトリ（MCR）は、英語と同様にスペイン語、カタロニア語、バスク語、ガリシア語、ポルトガル語のワードネットを同じEuroWordNetフレームワークに統合します。[40]
- MultiWordNetプロジェクト[41]は、プリンストンWordNetと密接に連携したイタリア語WordNetの作成を目的とした多言語WordNetです。
- OpenDutchWordNet [42]はオランダ語の語彙意味データベースである。
- OpenWN-PTは、オリジナルのWordNetのブラジルポルトガル語版であり、CC-BY-SAライセンスの下で無料でダウンロードできます。[43]
- plWordNet [44]は、ヴロツワフ工科大学が開発したWordNetのポーランド語版である。
- PolNet [45]は、ポズナンのアダム・ミツキェヴィチ大学が開発したWordNetのポーランド語版である（CC BY-NC-ND 3.0ライセンスの下で配布されている）。
BalkaNetやEuroWordNetなどのプロジェクトにより、オリジナルのワードネットにリンクされた独立したワードネットの作成が可能になりました。そのようなプロジェクトの2つは、サンクトペテルブルク国立通信手段大学[46]が後援し、SAヤブロンスキー[47]が主導したロシア語ワードネットと、サンクトペテルブルク国立大学のRussnet [48]です。
- UWNは、WordNetを拡張して、さまざまな言語の100万語以上をカバーするように自動的に構築された多言語語彙知識ベースです。[49]
- WOLF (WordNet Libre du Français)、WordNet のフランス語版。[50]
リンクされたデータ
- BabelNet [51]は、WordNetとWikipediaを自動マッピングアルゴリズムを使用して統合することで得られた数百万の概念を持つ非常に大規模な多言語意味ネットワークです。
- SUMOオントロジー[52]には、WordNetのすべてのシノセットとSUMO（WordNetに特定のSUMO用語の語義が含まれている場合は、そのドメインオントロジーを含む）との間の完全な手動マッピング[1] [ 53]があり、たとえば[2]で参照できます。
- OpenCyc [54]は日常の常識知識のオープンオントロジーと知識ベースであり、WordNetの同義語セットにリンクされた12,000の用語を持っています。
- DOLCE [55] は、WonderWeb Foundational Ontologies Library (WFOL) の最初のモジュールです。この上位オントロジーは、哲学的伝統に触発された厳格なオントロジー原理に照らして開発されており、言語と認知を明確に指向しています。OntoWordNet [56]は、WordNet の上位レベルを DOLCE と実験的に整合させた結果です。このような整合により、「オントロジー的に強化された」WordNet が実現する可能性があり、概念的により厳密で、認知的に透明性が高く、さまざまなアプリケーションで効率的に活用できることが示唆されています。
- 構造化情報のデータベースであるDBpedia [57]はWordNetにリンクされています。
- eXtended WordNet [58]はテキサス大学ダラス校のプロジェクトであり、WordNetの用語解説を意味的に解析して、その定義に含まれる情報を自動知識処理システムに利用できるようにすることでWordNetを改善することを目指している。このプロジェクトはWordNetと同様のライセンスの下で無料で利用できる。
- GCIDEプロジェクトは、 1913 年のパブリック ドメインの Webster's Dictionaryと、WordNet の定義およびボランティアによって提供された資料を組み合わせて辞書を作成しました。この辞書は、コピーレフトライセンスGPLの下でリリースされました。
- ImageNetはWordNet階層（現在は名詞のみ）に従って編成された画像データベースで、階層の各ノードは数百万枚の画像で表現されています。[59]現在、平均してノードあたり500枚以上の画像があります。
- Wordnetの生物医学的拡張であるBioWordnetは、バージョン間の安定性に関する問題により放棄されました。[60]
- WikiTax2WordNet、WordNet synsets とWikipedia カテゴリ間のマッピング。[61]
- WordNet++は、Wikipediaから収集された数百万以上の意味的エッジとWordNetのシノセットのペアを結合したリソースです。[62]
- SentiWordNetは、WordNet 3.0のすべての類義語を、その肯定度、否定度、中立度の推定値に応じてタグ付けすることで得られた意見マイニングアプリケーションをサポートするためのリソースです。[63]
- ColorDict は、Wordnet データベースや Wikipedia などのデータベースを使用する携帯電話向けの Android アプリケーションです。
- UBY-LMF は、 WordNet を含む 10 個のリソースのデータベースです。
関連プロジェクト
- FrameNet は、WordNet といくつかの類似点があり、WordNet を参照する語彙データベースです。
- 語彙マークアップフレームワーク（LMF）は、WordNetを含む語彙集の構築のための共通の標準化されたフレームワークを定義するためにISO/TC37内で指定されたISO標準です。Wordnet用のLMFのサブセットはWordnet-LMFと呼ばれています。KYOTOプロジェクト内でインスタンス化が行われています。[64]
- UNL プログラムは、機械翻訳や情報抽出システムで使用される多くの言語の語彙意味データを統合することを目的とした、UNOの後援によるプロジェクトです。
- Meaning Monkey は、WordNet データベースに基づいた無料のオンライン辞書です。
- Dictionary.video は発音に重点を置いたビデオ辞書です。テキスト部分は WordNet から拡張されています。
配布
WordNet データベースは、次のソフトウェア用の辞書パッケージ (通常は単一のファイル) として配布されます。
参照
参考文献
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外部リンク
- 公式サイト
- 「マラヤーラム語 WordNet」。コンピューターサイエンス。コーチン科学技術大学。
- ピラト、マリア。「形容詞、強意語、否定語（AIN）シソーラス」。イタリア語の感情。