BabelNet

BabelNet是一個多語詞彙語義網絡和本體，由羅馬薩皮恩扎大學（羅馬大學）計算機科學系的計算語言學實驗室所創建。^[1][2] BabelNet是自動構建的，其將最大的多語Web百科全書維基百科連結到最常用的英語計算詞典WordNet。這種連結整合，以自動映射的方式完成；對於資源匱乏的語言所存在的詞彙空缺，藉助於統計機器翻譯來補充。其結果是一個「百科詞典」，提供了多種語言的概念和命名實體，並包含了它們之間的豐富的語義關係。通過與免費授權使用的OmegaWiki（英語：OmegaWiki）、英語維基詞典、維基數據、FrameNet（英語：FrameNet）、VerbNet（英語：VerbNet）等語義資源建立連結，BabelNet還補充了其它一些詞彙和定義。和WordNet類似，BabelNet將不同語言中的詞語以同義詞集的形式進行組織，稱之為Babel synset。對於每一個Babel synset（英語：Synonym_ring），BabelNet提供簡短的定義（稱為註釋），這些定義具有多種語言版本，主要來自於WordNet和維基百科。

BabelNet

當前版本	BabelNet 3.7（August 2016）
作業系統	Virtuoso Universal Server（英語：Virtuoso Universal Server） Lucene
類型	Multilingual encyclopedic dictionary（英語：Machine-readable dictionary） Linked data
許可協議	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported
網站	babelnet.org

BabelNet的數據統計

截至2016年8月，BabelNet（v3.7）已覆蓋了271種語言，包栝全部的歐洲語言、大多數亞洲語言及拉丁語。BabelNet 3.7包含了大約1400萬個同義詞集和7.46億個詞義（不論其語言）。在每種語言中，每個Babel synset（詞義）平均包含2個同義詞。BabelNet的語義網絡包含了豐富的詞彙語義關係。這些語義關係有兩個來源：一是，來自於WordNet的語義關係，如上下位關係、部分整體關係、反義、同義關係等，總共大約36.4萬條關係；二是，來自於維基百科的非特定的相關關係，總共大約3.8億條關係。^[1] BabelNet 3.7將大約1100萬張圖片與Babel synset建立了關聯，並為這些資源提供了Lemon RDF編碼^[3]，可通過SPARQL endpoint獲取。BabelNet 3.7為267萬個同義詞集指定了領域標籤。

應用

BabelNet可廣泛應用在多語自然語言處理中。BabelNet中的詞彙化知識可在以下任務中取得最佳效果：

• 語義相關性（英語：Semantic_similarity）^[4][5]
• 多語詞義消歧^[6]
• 基於Babelfy系統的多語詞義消岐及實體連結（英語：Entity_linking）^[7]
• 有目的的視頻遊戲（英語：Human-based_computation_game）^[8]

Babelnet是一個多語語義網絡，由WordNet和維基百科整合而成。

獎勵榮譽

BabelNet是一個多語詞彙語義網絡和本體，因其在克服語言障礙和利用異構數據源方面做了巨大的開創性工作，BabelNet於2015年被授予META（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）獎。

BabelNet是最新的詞彙知識資源庫，具有巨大創新性，《時代周刊》曾專題報道BabelNet的研究工作^[9]，認為BabelNet將在21世紀發揮引領作用。

參照

• Babelfy（英語：Babelfy）
• EuroWordNet（英語：EuroWordNet）
• 知識獲取（英語：Knowledge_acquisition）
• 語言學連結開放數據（英語：Linguistic_Linked_Open_Data）
• OmegaWiki（英語：OmegaWiki）
• 語義網絡
• 語義相關性（英語：Semantic_similarity）
• 維基數據
• 維基詞典
• 詞義消歧
• 詞義歸納（英語：Word-sense_induction）
• UBY（英語：UBY）

參考文獻

1. R. Navigli and S. P Ponzetto. 2012. BabelNet: The Automatic Construction, Evaluation and Application of a Wide-Coverage Multilingual Semantic Network. Artificial Intelligence, 193, Elsevier, pp. 217-250.
2. R. Navigli, S. P. Ponzetto. BabelNet: Building a Very Large Multilingual Semantic Network （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Proc. of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2010), Uppsala, Sweden, July 11–16, 2010, pp. 216–225.
3. M. Ehrmann, F. Cecconi, D. Vannella, J. McCrae, P. Cimiano, R. Navigli. Representing Multilingual Data as Linked Data: the Case of BabelNet 2.0 （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Proc. of the 9th Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2014), Reykjavik, Iceland, 26–31 May 2014.
4. R. Navigli and S. Ponzetto. 2012. BabelRelate! A Joint Multilingual Approach to Computing Semantic Relatedness （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Proc. of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012), Toronto, Canada, pp. 108-114.
5. J. Camacho-Collados, M. T. Pilehvar and R. Navigli. NASARI: a Novel Approach to a Semantically-Aware Representation of Items （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Proc. of the 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2015), Denver, Colorado (US), 31 May-5 June 2015, pp. 567-577.
6. R. Navigli and S. Ponzetto. Joining Forces Pays Off: Multilingual Joint Word Sense Disambiguation （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Proc. of the 2012 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2012), Jeju, Korea, July 12–14, 2012, pp. 1399-1410.
7. A. Moro, A. Raganato, R. Navigli. Entity Linking meets Word Sense Disambiguation: a Unified Approach （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2, pp. 231-244, 2014.
8. D. Jurgens, R. Navigli. It's All Fun and Games until Someone Annotates: Video Games with a Purpose for Linguistic Annotation （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2, pp. 449-464, 2014.
9. Katy Steinmetz. Redefining the modern dictionary （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）, TIME magazine, vol. 187, 23 maggio 2016, pp. 20-21.

外部連結

• 官方網站
• SPARQL endpoint（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
• META prize（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）