摘要: 同义词挖掘是自然语言处理领域中的一个基础任务，而同义词对的判别是该任务的一个重要部分。传统两大类方法，基于分布式表示和基于模板的方法，分别利用了语料的全局统计信息和局部统计信息，只能在精确率和召回率中权衡。随着预训练词向量技术的发展，基于分布式表示的方法存在一种简单高效的方案，即直接对预训练好的词向量计算相似度，将此表示为语义相似度。然而，这样的思路并没有利用到现有的同义词对这一外部知识。该文提出基于《同义词词林》的词向量微调方法，利用同义词对信息，增强预训练词向量的语义表示。经过实验，该微调方法能很好地完成同义词对的判别。