تنبؤ العلاقات الدلالية باستخدام خصائص الرسم البياني العالمي

الرسوم البيانية الدلالية، مثل WordNet، هي موارد تُعنى بتنظيم اللغة الطبيعية على مستويين قابلين للتفرقة. على المستوى المحلي، العلاقات الفردية بين المجموعات اللفظية (المكونات الدلالية) مثل العلاقة الأعلى (hypernymy) والعلاقة الجزئية (meronymy) تعزز فهمنا للكلمات المستخدمة لتعبير عن معانيها. وعلى المستوى العالمي، تحليل الخصائص الرسومية النظرية للشبكة بأكملها يلقي الضوء على بنية اللغة البشرية ككل. في هذا البحث، نجمع بين الخصائص العالمية والمحلية للرسوم البيانية الدلالية من خلال إطار نماذج الرسم البياني المرجح القصوى لماركوف (Max-Margin Markov Graph Models - M3GM)، وهو امتداد جديد لنموذج الرسم البياني العشوائي الأسي (Exponential Random Graph Model - ERGM) يمكنه التوسع إلى رسوم بيانية متعددة العلاقات كبيرة الحجم. نوضح كيف يحسن النمذجة العالمية الأداء في المهمة المحلية لتوقع العلاقات الدلالية بين المجموعات اللفظية، مما يؤدي إلى تحقيق نتائج جديدة رائدة على مجموعة بيانات WN18RR، وهي إصدار صعب من تنبؤ الروابط في WordNet يتم فيه إزالة الحالات المتبادلة "السهلة". بالإضافة إلى ذلك، يحدد نموذج M3GM الأنماط المتعددة العلاقات التي تميز الترتيبات الاصطلاحية الدلالية الجيدة الصياغة.