词义标注语料库概述

古汉语词义标注语料库由两部分组成，一是词义知识库，二是义项标注语料库。词义知识库中已收录了315个常用词汇。在此基础上，我们收集并标注了从先秦至明清时期的古汉语语料，共计5.8万条，总字数超过164万字。如此庞大的数据收集工作，为后续研究打下了坚实的基础。

凭借这些详实的数据，我们可以更深入地掌握古汉语词汇的演进过程。这些数据囊括了众多朝代和文体，为研究者提供了多角度分析词义变迁的素材，是研究古汉语不可或缺的宝贵资料。

词义标注算法的用途

词义标注算法，源于词义标注语料库，其应用价值显著。在构建义项演变模型、分析义项间亲疏关系、以及词典编纂工作中，它为研究者带来了新的研究角度。例如，在编纂词典时，它能协助判断义项的合并与拆分，以及探究义项的引申关系等问题。

此算法亦能为古文及古诗中的词语解释提供帮助。阅读古时经典，若遇难以辨识的词义，借助此算法，我们能更精确地理解其意，这对于传承和发扬传统文化大有裨益。

义项标注工作开展

团队成员选择了国家语言文字工作委员会的“语料库在线”古代汉语部分以及CCL古汉语语料库作为数据来源。他们按照朝代对语料进行了均衡抽样，保证了各个朝代的语料所占比例恰当，从而能更公正地展现不同时期词语含义的差异性。

之后进行词义标注作业，对句子中指明的关键词进行恰当的词义划分。这一步骤要求具备专业知识并需谨慎判断，标注的精确度将直接关系到后续研究与应用的质量。

义频信息统计

根据语料库的标注数据，我们团队会搜集并记录每个词在不同语料中出现的频次和分布情况，然后将这些信息录入到词义知识库中。这些数据可以显示出某个词在不同文本中的使用频率和分布模式。

这有利于研究者对词义流行度和演变走向进行探究。例如，某些词义在特定朝代使用较多，而在其他朝代则相对罕见。借助义频数据，可以直观地把握这些变迁。

语境特征探索

思想通过词义传达，通过词义标注的语料库挑选例句，有助于找出该词义在语境中的共性。杨逢彬先生在翻译《论语》与《孟子》时，特别强调了研究词义分布的必要性。

近年来，流行的预训练语言模型BERT能够提取词语的“语境向量”，这个向量中包含了词在上下文中的关键信息。它能精确地找到词义对应的语境特征，这对于判断词义有着重要的帮助。

词义标注与分布分析

若提供新的表述和需要明确的多义词，机器能挑选出与该表述最贴近的语境特征向量，进而确定多义词在特定语境下的含义。这样做显著提升了词义辨析的准确性和处理速度。

要掌握多义词各个含义出现的频率，需要搜集包含该词的所有文献句子，并对每句进行词义标记，这样就能观察到该词在不同时期、不同书籍中的意义分布，从而为研究词义变化提供直接的证据。

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