發(fā)布時間：2018-03-13 04:19

  本文選題：實(shí)體分類　切入點(diǎn)：實(shí)體集拓展　出處：《計算機(jī)工程》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：分類是知識圖譜構(gòu)建中的一個重要問題,但是目前多數(shù)中文百科都采用人工編輯的方式為詞條添加分類,耗費(fèi)人力并且存在漏標(biāo)和標(biāo)錯等問題。為此,提出一種自動識別百度百科人物領(lǐng)域下全部實(shí)體并添加分類的方法。對百度百科詞條已有的分類、屬性和副標(biāo)題進(jìn)行實(shí)體集拓展,使用馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)方法聯(lián)合推斷詞條的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與支持向量機(jī)和邏輯回歸算法相比,該方法在實(shí)體識別的精確度和召回率方面性能均有所提升。
[Abstract]:Classification is an important problem in the construction of knowledge atlas, but at present, most Chinese encyclopedias use manual editing method to add classification of terms, which consumes manpower and has problems such as missing marks and marking errors. This paper presents a method of automatically recognizing all entities in Baidu encyclopedia field and adding classification to Baidu encyclopedia, and extends the entity set of existing Baidu encyclopedic entries, such as classification, attributes and subtitles. The Markov logic network method is used to classify the inferred terms. The experimental results show that compared with the support vector machine and the logical regression algorithm, the performance of this method is improved in terms of the accuracy and recall rate of entity recognition.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61472085) 國家“973”計劃項(xiàng)目(2015CB358800) 上海市科技創(chuàng)新行動計劃基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(15JC1400900) 上海市青年科技啟明星計劃項(xiàng)目(13dz2260200)
【分類號】：TP391.1;TP18

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本文編號：1604783