WordNetは、単語を同義語、下位語、および多義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シノニムセット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および拡張として見ることができます。その主な用途は、自動テキスト分析と人工知能アプリケーションです。これは英語で最初に作成され[2]、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でリリースされており、無料でダウンロードできます。プリンストンからの最新の公式リリースは2011年にリリースされました。[引用が必要]プリンストンは現在、人員と資金の問題により、新しいバージョンをリリースする予定はありません。[3]新しいバージョンは、Open English WordNet Webサイトを通じて毎年リリースされ続けています。2024年頃までは[引用が必要]、以前はwordnet.princeton.eduを通じてオンラインバージョンが利用できました。このバージョンのWordNetは廃止されましたが、新しいオンライン版がen-word.netで利用可能です。現在、200以上の言語でWordNetが利用可能です。[4]

歴史とチームメンバー

WordNetは、1985年にプリンストン大学認知科学研究所で心理学教授ジョージ・アーミテージ・ミラーの指導の下、英語のみで初めて作成されました。その後、クリスティアン・フェルバウムが指揮を執りました。このプロジェクトは当初、米国海軍研究局の資金提供を受けていましたが、後に国防高等研究計画局（DARPA）、国立科学財団、破壊的技術局（旧称：先端研究開発活動）、REFLEXなど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の研究により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、世界中のあらゆる言語のワードネットについて議論し、共有し、相互に連携するためのプラットフォームを提供する非営利団体です。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

WordNetの「ハンバーガー」の例

このデータベースには155,327語が175,979の類義語に整理されており、合計207,016の語義ペアが含まれています。圧縮すると約12メガバイトになります。[3]

名詞、動詞、形容詞、副詞などの語彙カテゴリが含まれますが、前置詞、限定詞、その他の機能語は無視されます。

同じ語彙範疇に属する、ほぼ同義の語は、シノセット（synset）に分類されます。シノセットには、単語だけでなく、 「eat out（外出する）」や「car pool（カープール）」のような連語も含まれます。多義語の異なる意味は、それぞれ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、簡潔な定義と1つ以上の用例によってさらに明確に説明されます。形容詞のシノセットの例を以下に示します。

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。「トマトを植える良い時期」、「行動を起こすのに適切な時期」、「大きな社会学的変化の機が熟している」）

すべてのシノセット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範疇で共有されているわけではありませんが、以下のようなものがあります。

  • 名詞
    • 上位語:すべてのXがY (の一種) である場合、 YはXの上位語である(イヌ科の動物はdogの上位語である)
    • 下位語: YがXの下位語である場合、すべてのYはXの一種である( dogはcanineの下位語である)
    • 上位語: XとYが上位語を共有する場合、YはXの上位語です( wolfはdogの上位語であり、dogはwolfの上位語です)
    • ホロニム: XがYの一部である場合、 YはXのホロニムです（建物は窓のホロニムです）
    • meronym : Y がXの一部である場合、 YはXの meronym です( windowはbuildingの meronym です)
  • 動詞
    • 上位語: 動詞Yは、動作Xが動作Yの一種である場合に、動詞Xの上位語となる(知覚するは聞くの上位語である)
    • 対義語: 動詞Yは、何らかの方法で動詞 X を実行している場合、動詞 X の対義語です (「lisp」は「 talk」の対義語です)
    • 含意: 動詞Yは動詞Xによって含意されます。つまり、 Xを行うことによってYを行っていることになります(眠ることは、いびきをかくことによって含意されます)
    • 等位項: 動詞Yは、動詞XとYが上位語を共有する場合、動詞Xの等位項です( to lisp はto yellの等位項であり、to yell はto lispの等位項です)

これらの意味関係は、連結されたシノセットのすべてのメンバー間で成立します。個々のシノセットのメンバー（単語）は、語彙関係によっても結び付けられます。例えば、「director」という名詞（の一方の意味）は、その派生語である「direct」という動詞（の一方の意味）と「形態素意味論的」な結びつきによって結び付けられます。

データベースに付属す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語幹または語幹形を推測しようとします。不規則形はリストに保存されており、例えば「ate」を検索すると「eat」が返されます。

知識構造

名詞と動詞はどちらも、上位語またはIS A関係によって定義される階層構造に編成されています。例えば、「dog」という単語の1つの意味は上位語階層に従っており、同じレベルの単語はシノニムセットのメンバーを表します。各シノニムセットには一意のインデックスが付けられています。

  • 犬、飼い犬、Canis familiaris
    • イヌ科
      • 肉食動物
        • 胎盤、胎盤を持つ哺乳類、真獣類、真獣類哺乳類
          • 哺乳類
            • 脊椎動物、有頭
              • 脊索動物
                • 動物、生物、獣、野獣、生き物、動物相
                  • ...

最上位レベルでは、これらの階層は名詞については25個の初級「ツリー」、動詞については15個の初級「ツリー」（メンテナンスレベルでは辞書式ファイルと呼ばれます）に編成されています。これらはすべて、初級者向けの一意のシノセットである「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。

形容詞は階層的な木構造にはなっていない。「熱い」と「冷たい」といった「中心」となる反意語は二極を形成し、「蒸し暑い」と「冷たい」といった「衛星」となる同義語は、それぞれの極に「類似性」関係で結びついている。このように、形容詞は「木」ではなく「ダンベル」として視覚化することができる。

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理論と整合する語彙データベースを構築することでした。心理学実験は、話者が概念知識を経済的かつ階層的に体系化していることを示しました。概念知識へのアクセス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と直接関係しているようでした。例えば、話者はカナリアが鳴くことができることをより迅速に確認できましたが、カナリアが飛ぶことができることを確認するには（上位レベルの「鳥」概念にアクセスする必要があったため）や、カナリアに皮膚があることを確認するには（「動物」に至るまでの複数の下位レベルにわたる参照が必要であったため）さらに時間がかかりました。[6] このような心理言語学的実験とその根底にある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整合しています。例えば、失名失語症は、特定の意味カテゴリー（WordNet階層）に属する単語を生成する能力に選択的に影響を及ぼします。反意語形容詞（WordNetのダンベル構造における中心的な形容詞）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、これは作成者が主張するものではありません。名詞シノニム間の上位語/下位語関係は、概念カテゴリ間の特殊化関係として解釈できます。言い換えれば、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・利用できます。しかし、このようなオントロジーは、数百もの基本的な意味上の矛盾を含んでいるため、使用前に修正する必要があります。例えば、(i)排他的なカテゴリに対する共通の特殊化、(ii)特殊化階層における冗長性などが挙げられます。さらに、WordNetを知識表現に使用可能な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に理解しやすい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の協力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、[7]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正式な仕様に変換され、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します。[8]

WordNetをオントロジーに統合したと主張する研究のほとんどにおいて、WordNetの内容は単に必要と思われる場合に修正されるのではなく、適切な場合には徹底的に再解釈・更新されています。例えば、WordNetのトップレベルオントロジーがOntoCleanベースのアプローチに従って再構築された[9]場合や、WordNetがSENSUSオントロジーの下位クラスを構築するための一次情報源として使用された場合などがその例です。

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限界は、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。[10]たとえば、「針葉樹」が「木」の一種、「木」が「植物」の一種、「植物」が「生物」の一種であることを示す下位語/上位語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、言語間のマッピング精度は94%と報告されています。[11]同義語、下位語、類義語、反意語は、WordNetが存在す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。[12]これは言語間の相互運用性を制限します。しかし、WordNetは言語間の差異を強調し、研究するためのリソースにもなるため、必ずしもすべてのユースケースで制限となるわけではありません。

WordNetには語源や発音に関する情報は含まれておらず、用法に関する情報も限られています。WordNetは日常的に使われるほとんどの単語を網羅することを目的としており、特定の分野に特化した用語はあまり含まれていません。

WordNetは、文脈に適した意味（すなわちsynsetのメンバー）をテキスト内の単語に割り当てることを目的とした、単語意味の曖昧性解消（WSD）のための英語の計算語彙集として最も広く利用されている。 [13]しかし、WordNetは意味の区別を細分化しすぎるという指摘もある。この問題により、WSDシステムは人間に匹敵するレベルのパフォーマンスを達成することができない。人間は、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際に、必ずしも意見が一致するわけではない。この問題の粒度の問題は、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手法を提案することで解決されてきた。 [14] [15] [16]

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。[17]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といった他の語彙資源にも当てはまり、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明示していますが、様々な社会集団にとって言葉が許容されるか、あるいは不快になるかの文脈をすべて網羅しているわけではありません。そのため、辞書を使用する人は、すべての不快な言葉を特定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とオープン型WordNet

その後、他の言語向けのワードネットもいくつか作成されました。2012年の調査では、これらのワードネットとその利用可能状況がリストアップされています。[18] WordNetの利用を促進するため、Global WordNetコミュニティは、WordNetをオープンドメインに徐々に再ライセンスしてきました。これにより、研究者や開発者はWordNetに容易にアクセスし、自然言語処理（NLP）タスクにおけるオントロジーおよび語彙知識を提供するための言語リソースとしてWordNetを利用できるようになりました。

オープン・マルチリンガル・ワードネット[19]は、プリンストン・ワードネット・オブ・イングリッシュ（PWN）にリンクされた、様々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ています。その目的は、複数の言語でワードネットを容易に利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 、情報システムの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や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数を数えるなど）など、様々なアルゴリズムが提案されています。直感的には、2つの単語またはシノニムが近いほど、意味も近いと考えられます。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 [20]やPythonパッケージのNLTK [21]に実装されています。その他のより洗練されたWordNetベースの類似性技術にはADW [22]があり、その実装はJavaで利用可能です。WordNetは他の語彙を相互にリンクするためにも使用できます。[23]

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[24]を管理しており、そこには様々なプログラミング言語や環境を使ってWordNetにアクセスするために利用できる、広く使わ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。

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のシノセットとオントロジーのカテゴリ間のマッピングを通じて、WordNetは広く再利用されています。多くの場合、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）[25]は、世界中のあらゆる言語のワードネットについて議論、共有、そして連携するためのプラットフォームを提供する、公的かつ非営利の団体です。GWAはまた、言語間のワードネットの標準化を推進し、人間の言語におけるシノセットの列挙における統一性を確保しています。GWAは、世界中で開発されたワードネットのリストを保管しています。[26]

その他の言語

  • アラビア語 WordNet : [27] [28]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、WordNet 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[29]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を作成しています。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）は現在は開発が活発ではありませんが、様々なWordNetの作成に使用されています。後継のDEBVisDicはクライアントサーバーアプリケーションであり、現在では複数の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。 [30]
  • 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。[31]
  • EuroWordNetプロジェクト[32]は、複数のヨーロッパ言語のWordNetを作成し、それらを相互にリンクさせていますが、これらは無料では利用できません。Global Wordnetプロジェクトは、あらゆる言語の「WordNet」の作成とリンクを調整することを目指しています。[33]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に匹敵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。[34]
  • 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。[35]
  • IndoWordNet [36]は、インドの 18 の予定言語、つまりアッサム語、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、パンジャブ語、サンスクリット語、タミル語の 18 のワードネットのリンクされた語彙知識ベースです。 、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[37]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、コーチン科学技術大学によって開発されました。[38]
  • 多言語中央リポジトリ（MCR）は、英語に加えて、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。[39]
  • MultiWordNetプロジェクト[40]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 [41]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。[42]
  • plWordNet [43]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 [44]は、ポズナンのアダム・ミツキェヴィチ大学で開発された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といった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った。そのようなプロジェクトとしては、サンクトペテルブルク国立通信手段大学[45]が後援し、S.A.ヤブロンスキー[46]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が主導したRussnet [47]が挙げられる。

  • UWNは、WordNetを拡張して、多くの異なる言語の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。[48]
  • WOLF (WordNet Libre du Français)、WordNet のフランス語版。[49]

リンクデータ

  • BabelNet [50]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[51]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] [ 52]があり、たとえば[2]で参照できます。
  • OpenCyc [ 53]は、日常の常識的な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 [ 54]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、哲学的伝統に着想を得た厳格なオントロジー原理に基づき、言語と認知を明確に指向して開発されました。OntoWordNet [55]は、WordNetの上位レベルをDOLCEと実験的に整合させた結果です。この整合により、「オントロジー的に強化された」WordNetが実現される可能性があり、概念的に厳密で、認知的に透明性が高く、様々なアプリケーションで効率的に活用できるものとなることが示唆されています。
  • 構造化された情報のデータベースであるDBpedia [56]はWordNetにリンクされています。
  • eXtended WordNet [57]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することで用語解説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を目指しています。WordNetと同様のライセンスの下で無料で利用可能です。
  • GCIDEプロジェクトは、1913年にパブリックドメインとなった ウェブスター辞典と、WordNetの定義およびボランティアから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の下で公開されました。
  • ImageNetはWordNet階層（現在は名詞のみ）に基づい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。[58]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。[59]
  • WikiTax2WordNet、WordNet synsets とWikipedia カテゴリ間のマッピング。[60]
  • WordNet++は、Wikipediaから収集された数百万以上の意味エッジとWordNetのsynsetの接続ペアを含むリソースです。[61]
  • SentiWordNetは、WordNet 3.0のすべてのsynsetを、肯定的、否定的、中立的の推定度に応じてタグ付けすることによって得られた、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。[62]
  • ColorDict は、Wordnet データベースや Wikipedia など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。

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。

  • バビロン[64]
  • ゴールデンディクト[65]
  • リンゴ[66]
  • LexSemantic : 辞書、百科事典などの参考文献を出版するためのデジタルプラットフォーム。WordnetPlusを含みます。

参照

参考文献

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  • 公式サイト
  • 「マラヤーラム語WordNet」。コンピュータサイエンス。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.