發(fā)布時間：2017-06-19 18:02

  本文關(guān)鍵詞：基于詞向量語義分類的微博實體鏈接方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微博實體鏈接是把微博中給定的指稱鏈接到知識庫的過程,廣泛應用于信息抽取、自動問答等自然語言處理任務(Natural language processing,NLP).由于微博內(nèi)容簡短,傳統(tǒng)長文本實體鏈接的算法并不能很好地用于微博實體鏈接任務.以往研究大都基于實體指稱及其上下文構(gòu)建模型進行消歧,難以識別具有相似詞匯和句法特征的候選實體.本文充分利用指稱和候選實體本身所含有的語義信息,提出在詞向量層面對任務進行抽象建模,并設(shè)計一種基于詞向量語義分類的微博實體鏈接方法.首先通過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練詞向量模板,然后通過實體聚類獲得類別標簽作為特征,再通過多分類模型預測目標實體的主題類別來完成實體消歧.在NLPCC2014公開評測數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,本文方法的準確率和召回率均高于此前已報道的最佳結(jié)果,特別是實體鏈接準確率有顯著提升.
【作者單位】： 北京理工大學計算機學院;北京市海量語言信息處理與云計算應用工程技術(shù)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 詞向量 實體鏈接 社會媒體處理 神經(jīng)網(wǎng)絡 多分類
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB329303) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2015AA015404) 國家自然科學基金(61502035) 高等學校博士學科點專項科研基金(20121101120026)資助~~
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 微博是一種通過關(guān)注機制分享簡短實時信息的廣播式的社交網(wǎng)絡平臺,已成為目前最流行的社交 平臺之一.截至2014年9月30日,微博的月活躍用戶已經(jīng)達到1.67億,用戶每天產(chǎn)生的微博數(shù)目達到2億[1].如何從海量微博中自動地及時分析、獲得信息已成為研究和應用熱點問題,微博實體鏈接

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