CoreNLP WSD问题导致的词形还原/词性标注序列错误

hsvhsicv 于 2个月前发布在其他

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你好！我遇到了一个词义消歧问题，CoreNLP似乎在处理与不同单词共享表面形式的副词时存在困难。例如，“number”(如“数字五”)和“number”(如“他的右侧比左侧更疼”)。在这两个句子中，CoreNLP将标记为名词的“number”解释为“number”(NN);在第二个句子中，它应该将其标记为形容词“numb”(RBR)的副词形式。词形还原器也将“number”/RBRMap到“number”，而不是“numb”，这似乎是问题的一部分。当然，由于错误的标签被分配，任何下游注解也是错误的(依赖关系等)。

我已经尝试了不同的句法结构，但尚未成功找到一种使CoreNLP将“number”标记为RBR而不是NN的表述。
显然，标注器本质上是一个统计模型，它会按照自己的方式进行标注，但另一方面，这个词并不特别奇怪，也没有语法上的歧义，所以我想看看是否有其他人遇到过类似的问题，或者我是否可以采取措施改变标注器的行为。提前感谢您能提供的任何见解！

CoreNLP

来源：https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP/issues/1381

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wyyhbhjk1#

我想对 number_RBR 是一个常见用法的观点进行一些反驳。在我们训练数据中，number 有 1053 个用法，其中 1052 个是 number_NN,最后一个是 Revolution Number_NNP 9,我相信根据最新的标注指南，它也应该是 nn。此外，它应该是 JJR,而不是 RBR,对吧？在你的例子中，他右边的 numb_JJ 显然是一个形容词。

很难想出有意义的例子。然而，在上班路上，我想出了几个。如果我们把这些添加到训练数据中，模型可能会注意到 number 有时是一个形容词......但它将淹没在超过 1000 个名词的例子中，所以我不确定这会有多大区别。

As my arthritis gets worse, my thigh gets number_JJR
Cocaine makes my lips number_JJR than meth
The only time I felt number_JJR was when I rubbed one out three times in a row

对于这些的提议解析：

( (S
   (SBAR
     (IN As)
     (S
       (NP (PRP$ my) (NN arthritis))
       (VP
         (VBZ gets)
         (ADJP (JJR worse)))))
   (, ,)
   (NP (PRP$ my) (NN thigh))
   (VP
     (VBZ gets)
     (ADJP (JJR number)))))

( (S
   (NP (NN Cocaine))
   (VP
     (VBZ makes)
     (S
       (NP (PRP$ my) (NNS lips))
       (ADJP
         (ADJP (JJR number))
         (PP
           (IN than)
           (NP (NN meth))))))))

( (S
   (NP
     (NP (DT The) (JJ only) (NN time))
     (SBAR
       (S
         (NP (PRP I))
         (VP
           (VBD felt)
           (ADJP (JJR number))))))
   (VP
     (VBD was)
     (SBAR
       (WHADVP (WRB when))
       (S
         (NP (PRP I))
         (VP
           (VBD rubbed)
           (NP (NN one))
           (PRT (RP out))
           (NP
             (NP (CD three) (NNS times))
             (PP
               (IN in)
               (NP (DT a) (NN row))))))))))

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i5desfxk2#

您好！CoreNLP lemmatizer 已经正确处理了 number_JJR。

赞(0）回复(0）举报 2个月前

uz75evzq3#

首先，非常感谢您快速而周到的回复！
其次，我认为您完全正确，应该是JRJ而不是RBR(这是我的错误，道歉),这确实在训练数据中的统计分布方面有很大的差异，所以我不奇怪标注器会挣扎。然而，出于某种原因，我从您那里看到了不同的行为。例如，在corenlp.run上，它绝对不是将事物标记为JRJ并将其词形还原为“数字”：

在本地运行时，我也得到了相同的结果。

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gdrx4gfi4#

哦，我不太清楚。目前除了NN标签之外，它不会标记任何其他标签，因为绝大多数训练样本都是这个标签。我们可以添加一些带有JRJ标签的示例，重新训练模型(这可能需要一段时间),然后也许它会使用那个标签。不过，考虑到有多少NN示例，我对此并不是非常有信心。

赞(0）回复(0）举报 2个月前

8iwquhpp5#

我明白了，谢谢你的澄清。这些建议的解析对我来说看起来不错；我同意它不太可能克服数据中这种程度的词义不平衡，但为词性标注器包含一些额外的例子肯定不会有什么坏处。

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c0vxltue6#

哦，而且，现在我被你的评论"also, as a followup, the CoreNLP lemmatizer already properly handles number_JJR"弄糊涂了-据我所知，它肯定没有处理这种情况，而是将其词形还原为"number_NN"。

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r9f1avp57#

此外，作为后续，CoreNLP词形还原器已经正确处理了number_JJR。
如果偶然给你的词形还原器number加上标签JJR,它会返回词形numb。我曾在上面的提交中使用它将这些树转换为UD表示，例如。

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kuuvgm7e8#

啊哈！现在我明白了，谢谢。所以如果给定了"正确的"PoS标签，词形还原器就知道该怎么处理它了。这很好了解！...
-SB
2023年8月1日下午3:33 John Bauer @***.***>写道：此外，作为后续行动，CoreNLP词形还原器已经正确地处理了number_JJR。如果你偶然给词形还原器一个带有JJR标签的数字，它会返回lemma number。我用它将这些树转换为上面提交中的UD表示，例如。***@***. < stanfordnlp/handparsed-treebank@c1a405b > — 直接回复此电子邮件，查看GitHub上的评论<#1381 (comment)>,或取消订阅 < https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAAMVHLP3PYKNLSDXK7G5E3XTF74HANCNFSM6AAAAAA3AC7WJ4 > 。您收到此邮件是因为您是该主题的作者。消息ID:***@***.***>

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