【摘要】：詞袋模型是一種最原始且普遍適用的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合算法,但是該算法中關(guān)鍵詞匹配未利用自身語義以及語料庫不足等現(xiàn)象,造成實(shí)體鏈接準(zhǔn)確率不高。本文提出使用知識庫作為背景,利用語義擴(kuò)展和循環(huán)迭代來增強(qiáng)實(shí)體消歧的速度和準(zhǔn)確率。該算法分為兩個過程,首先對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步的語義融合,然后在此基礎(chǔ)上,利用本文提出的語義循環(huán)迭代詞袋(s-i-Bo W)算法實(shí)現(xiàn)實(shí)體的消歧與鏈接。實(shí)驗(yàn)通過與基于傳統(tǒng)詞袋算法的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合進(jìn)行了對比,證明了本文提出的語義循環(huán)迭代詞袋算法具備更優(yōu)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合效果。
[Abstract]:The word bag model is one of the most original and universally applicable algorithms for association data fusion. However, in this algorithm, the keyword matching has not utilized its own semantics and the corpus is insufficient, which leads to the low accuracy of entity links. In this paper, using knowledge base as background, semantic extension and cyclic iteration are used to enhance the speed and accuracy of entity disambiguation. The algorithm is divided into two processes. Firstly, the semantic fusion of the associated data set is carried out. Then, the semantic cyclic iterative word bag (s-i-Bo W) algorithm proposed in this paper is used to disambiguate and link entities. Experimental results show that the semantic cyclic iterative word bag algorithm proposed in this paper has a better correlation data fusion effect by comparing it with the associated data fusion algorithm based on the traditional word bag algorithm.
【作者單位】： 上海財經(jīng)大學(xué);上海外國語大學(xué)圖書館;
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2454423