本文選題：集成實體鏈接 + 知識庫擴容��； 參考：《計算機研究與發(fā)展》2016年02期

【摘要】：實體鏈接(entity linking)是知識庫擴容的核心關(guān)鍵技術(shù),傳統(tǒng)的實體鏈接方法通常受制于本地知識庫的知識水平,而且忽略共現(xiàn)實體間的語義相關(guān)性.提出了一種基于圖的中文集成實體鏈接方法,不僅能夠充分利用知識庫中實體間的結(jié)構(gòu)化關(guān)系,而且能夠通過增量證據(jù)挖掘獲取外部知識,從而實現(xiàn)對同一文本中出現(xiàn)的多個歧義實體的批量實體鏈接.在開放域公開測試語料上的實驗結(jié)果表明,所提出的實體相關(guān)圖構(gòu)造方法、增量證據(jù)挖掘方法和實體語義一致性判據(jù)是有效的,算法整體性能一致且顯著地優(yōu)于當(dāng)前的主流算法.
[Abstract]:Entity link (entity linking) is the key technology of knowledge base expansion. The traditional entity link method is usually restricted by the knowledge level of the local knowledge base and neglects the semantic correlation between the co-realistic bodies. In this paper, a graph-based Chinese integrated entity link method is proposed, which can not only make full use of the structured relationships among entities in the knowledge base, but also acquire external knowledge through incremental evidence mining. In order to realize the batch entity link to the multiple ambiguous entities that appear in the same text. Experimental results on open domain open test corpus show that the proposed method of entity correlation graph construction, incremental evidence mining and entity semantic consistency criterion are effective. The overall performance of the algorithm is consistent and significantly superior to the current mainstream algorithm.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)信息與軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61133016,61272527,61202445) 教育部-中國移動科研基金項目(MCM20121041) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(ZYGX2014J066)~~
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2082287