基于上下文相关的未知实体词识别方法

发布时间：2018-04-11 17:52

  本文选题：关联规则 + 上下文相关　； 参考：《电子科技大学学报》2016年05期

【摘要】：现有的未知实体词识别方法主要针对人名、地名、机构名等具有特定结构的实体词进行识别,而随着电子商务和社交网络的快速发展,出现了大量结构不确定的专有领域未知实体词。针对该问题,提出两种基于上下文相关的未知词识别算法,通过计算词(字)和词(字)之间的上下文相关性,得到其潜在组合的支持度,并通过过滤模块过滤掉错误的组合,实现具有非确定型结构的未知实体词识别。实验表明,该算法具有较高的准确率,并且可以通过调整参数适应不同的应用场景。
[Abstract]:The existing methods of identifying unknown entity words are mainly aimed at the entity words with specific structure, such as person name, place name, agency name, etc. But with the rapid development of electronic commerce and social network,There are a large number of unknown entity words in proprietary domain with uncertain structure.To solve this problem, two unknown word recognition algorithms based on context correlation are proposed. By calculating the context correlation between words (words) and words (words), the support degree of their potential combinations is obtained, and the wrong combination is filtered out by filtering modules.The unknown entity word recognition with uncertain structure is realized.Experiments show that the algorithm has high accuracy and can adapt to different application scenarios by adjusting parameters.
【作者单位】： 电子科技大学大数据研究中心;电子科技大学互联网科学中心;
【基金】：国家自然科学基金(61250110543) 中央高校基本科研业务费(ZYGX2013J079,ZYGX2014Z012,ZYGX2011J067) 四川省科技项目(2012RZ0002,2013TD0006)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1737043