I detta dokument tar vi upp ett unikt problem i bearbetningen av kinesiska språk och rapporterar om vår studie om att utvidga en kinesisk tesaurus med regionspecifika ord, främst från det finansiella området, från olika kinesiska språkgemenskaper. Med det större målet att automatiskt bygga en pankinesisk lexisk resurs, syftar detta arbete till att ta en befintlig semantisk klassificatorisk struktur som hävstång och införliva nya ord i den. Det är särskilt viktigt att se om klassificeringen kan ta hänsyn till nya ord från heterogena datakällor och om enkla likhetsåtgärder och klustermetoder kan hantera sådana variationer. Vi använder cosinusfunktionen för likhet och testar den automatiskt på att klassificera 120 målord från fyra regioner med hjälp av olika datauppsättningar för extraktion av vektorer. De automatiska klassificeringsresultaten utvärderades mot mänsklig bedömning, och prestandan var uppmuntrande, med en noggrannhet på över 85 % i vissa fall. Även om människans omdöme inte är okomplicerat och det är svårt att skapa en PanChinese lexikon manuellt, observeras det att kombinera enkla klustermetoder med lämpliga datakällor verkar vara ett lovande tillvägagångssätt mot dess automatiska konstruktion.
Kwong REF tilldelade nya ord en befintlig semantisk klassificatorisk struktur.
Extending a Thesaurus in the Pan-Chinese Context
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}