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谷歌让机器更懂语言的博大精深，发布最大消歧语料库

理解语言的核心自然是了解词语在文本中的不同含义。雷锋网先说个中文笑话先：

领导：「你这是什么意思？」

下属：「没什么意思，意思意思。」

领导：「你这就不够意思了。」

下属：「小意思，小意思。」

领导：「你这人真有意思。」

下属：「其实也没有别的意思。」

领导：「那我就不好意思了。」

下属：「是我不好意思。」

如果让机器来理解这些到底是什么意思，想必它也会头疼的吧。

谷歌让机器更懂语言的博大精深，发布最大消歧语料库

那么用相对简单的英文？也没有那么简单。毕竟一个单词可能包括数十个意思。

举个例子：「he will receive stock in the reorganized company」，这个句子中，我们结合上下词就能知道，「stock」在这里是股票的意思，我们可以从牛津字典中找到更为专业的解释。

但是同样在牛津字典中，stock 这个词还有超过 10 个不同的含义，比如「（商店里的）库存」或是「(鞭子、钓竿等的) 柄」。对于计算机算法而言，如何从博大精深的含义中找寻某个句子中对应的词义？这的确是一个词义消歧难题，也就是 AI-Complete 问题。

雷锋网 (公众号：雷锋网) 消息，今天谷歌研究院又发出了重磅新闻，他们发布了基于 MASC&SemCor 数据集的大规模有监督词义消歧语料。这些语料会与牛津字典上的例句做映照，广泛适用于各个社区。与此同时，本次发布也是最大的全句释义语料库之一。

有监督词义消歧

人们通过对句子中词语的内容进行理解，因为我们能通过常识判断上下文的含义。比如同样一个例子，「『stock』 in a business」代表的自然是股票的意思，而「『stock』 in a bodega」更有可能是库存的意思，即使这里的 bodega 也可能指酒窖生意。我们希望为机器提供足够的背景信息，并应用于理解文本中词语的含义。

有监督词义消歧（WSD）尝试解决这一问题，也就是让机器学习使用人工标记的数据，并与字典中的词语所代表的典型含义匹配。我们希望构建这样的一个监督模型，能够不考虑复杂语境，并匹配句中单词在词典中最可能表达的含义。虽然这一点富有挑战，但监督模型在大量训练数据支持下表现良好。

通过发布数据集，我们希望社区能够提出更好的算法，让机器对自然语言产生更深刻的理解，支持以下的应用：

从文本中自动搭建数据库存，这样一来，机器可以回答问题，并将文档中的知识串联起来。举个例子，机器在经过学习后，明白「hemi engine」指的是一种自动化的机械；而「locomotive engine」则与火车有关。也能理解「Kanye West is a star」指的是名人的意思；而「Sirius is a star」则是天文学概念。
消除歧义。我们希望让文本在查询中能够呈现不同的含义，避免张冠李戴，与此同时还能返回具有相关语义的文档。