1樓：王泓硯
hownet是建立實詞概念語義關係的網路，通過義元等級體系反映實詞概念之間的聯絡，可以說，hownet是一部資訊特別豐富的詞典。
但是hownet面對nlp任務，心有餘而力不足。原因在於:
2.句子中詞義的理解是個動態過程，個別詞義會超越詞典的定義。語言表達不是乙個靜態生成過程，往往會實現一些主觀上的認識，使得詞語的本義發生偏置或引申等「破格」現象。
所以，依靠詞典的定義會有「緣木求魚」之嫌。
3.機器語言理解的重點還不是詞義的問題，因為句子中詞語序列的組織方式，重點在表達時的心理邏輯，而非詞義本身的認知。所以，研究語法、語用的意義要遠大於研究實詞屬性的認知。
4.涉及語義的nlp均是不斷學習的迭代系統，而hownet是純手工打造的，沒有良好的學習進化的介面。
5.最根本的原因是詞義的認知問題，詞義本身代表有關物件各種屬性的集合，而不是人工指定的義元，對於人工定義的系統，義元的規模和質量很容易影響系統的健壯性。
以上，也是所有手工打造的語義詞典所面對的尷尬局面。
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