BabelNet

BabelNet — многоязычный лексико-семантический граф знаний, онтология и энциклопедический словарь, разработанный в группе обработки естественного языка (NLP) Римского университета Сапиенца под руководством Роберто Навигли[1][2]. BabelNet был автоматически создан путём связывания Википедии с одним из самых популярных компьютерных лексиконов английского языка — WordNet. Интеграция осуществляется посредством автоматического сопоставления, а «лексикографические лакуны» в языках с низкими ресурсами заполняются с помощью статистического машинного перевода. В результате получается энциклопедический словарь, который предоставляет понятия и собственные имена, лексикализованные на многих языках и соединённые большим количеством семантических связей. Дополнительные лексикализации и определения добавляются через свободные wordnet-ресурсы, OmegaWiki, английский Викисловарь, Wikidata, FrameNet, VerbNet и другие проекты. Как и в WordNet, слова на разных языках группируются в сеты синонимов, называемые «Babel синсетами». Для каждого синсета BabelNet предоставляет краткие определения (глоссы) на многих языках, собранные как из WordNet, так и из Википедии.

undefined
Общие сведения
BabelNet
Тип многоязычный энциклопедический словарь, связанные данные
Операционные системы Virtuoso Universal Server, Lucene
Последняя версия BabelNet 5.3 (декабрь 2023)
Лицензия Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported
Сайт babelnet.org

Статистика BabelNet

По состоянию на декабрь 2023 года BabelNet (версия 5.3) охватывает 600 языков. Он содержит почти 23 миллиона синсетов и около 1,7 миллиарда словоупотреблений (значений слов) независимо от языка. Каждый синсет включают в среднем 2 синонима на язык, то есть значения слов. Семантическая сеть включает все лексико-семантические отношения из WordNet (гиперонимия, гипонимия, меронимия, холонимия, антонимия, синонимия и др., всего около 364 000 рёбер отношений), а также менее специфицированные связи из Википедии (всего около 1,9 миллиарда рёбер)[1]. Версия 5.3 также ассоциирует около 61 миллиона изображений с синсетами Babel и предоставляет Lemon RDF-кодировку ресурса[3], доступную посредством SPARQL-интерфейса. 2,67 миллиона синсетов имеют доменные метки.

Применение

BabelNet используется в многоязычных приложениях в области обработки естественного языка. Лексикализованные знания, доступные в BabelNet, позволяют добиваться передовых результатов в областях:

Призы и признание

BabelNet был удостоен премии META 2015 года за «выдающуюся работу по преодолению языковых барьеров с помощью многоязычной лексикализованной семантической сети и онтологии, использующих разнообразные источники данных».

Статья в журнале «Artificial Intelligence», посвящённая BabelNet[1], получила премию Prominent Paper Award в 2017 году[9].

BabelNet также стал основной темой статьи в журнале «Time»[10], посвящённой современным инновационным лексикографическим ресурсам, доступным в Интернете.

Примечания

  1. 1 2 3 R. Navigli and S. P Ponzetto. 2012. BabelNet: The Automatic Construction, Evaluation and Application of a Wide-Coverage Multilingual Semantic Network (англ.). Artificial Intelligence 217—250. Elsevier (июль 2012). Дата обращения: 17 июня 2024.
  2. BabelNet: Building a Very Large Multilingual Semantic Network (англ.). Proc. of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2010) 216–225 (11 июля 2010). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 1 декабря 2010 года.
  3. Representing Multilingual Data as Linked Data: the Case of BabelNet 2.0 (англ.). Proc. of the 9th Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2014) (26 мая 2014). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 28 апреля 2025 года.
  4. BabelRelate! A Joint Multilingual Approach to Computing Semantic Relatedness (англ.). Proc. of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012) 108—114 (2012). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 3 марта 2016 года.
  5. NASARI: a Novel Approach to a Semantically-Aware Representation of Items (англ.). Proc. of the 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2015) 567—577 (31 мая 2015). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 6 сентября 2015 года.
  6. Joining Forces Pays Off: Multilingual Joint Word Sense Disambiguation (англ.). Proc. of the 2012 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2012) 1399—1410 (12 июля 2012). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 25 сентября 2015 года.
  7. Entity Linking meets Word Sense Disambiguation: a Unified Approach (англ.). Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL) 231—244 (2014). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 8 августа 2014 года.
  8. It's All Fun and Games until Someone Annotates: Video Games with a Purpose for Linguistic Annotation (англ.). Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL) 449—464 (2014). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 3 января 2015 года.
  9. AIJ Awards: List of Current and Previous Winners (англ.). Artificial Intelligence Journal. Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 11 августа 2025 года.
  10. Steinmetz, Katy Redefining the Modern Dictionary (англ.). Time 20—21 (12 мая 2016). Дата обращения: 17 июня 2024. Архивировано 30 января 2025 года.

Ссылки

Дополнительно по теме