基于中文知识图谱的人物实体识别

发布时间：2018-03-13 04:19

  本文选题：实体分类　切入点：实体集拓展　出处：《计算机工程》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：分类是知识图谱构建中的一个重要问题,但是目前多数中文百科都采用人工编辑的方式为词条添加分类,耗费人力并且存在漏标和标错等问题。为此,提出一种自动识别百度百科人物领域下全部实体并添加分类的方法。对百度百科词条已有的分类、属性和副标题进行实体集拓展,使用马尔科夫逻辑网络方法联合推断词条的分类。实验结果表明,与支持向量机和逻辑回归算法相比,该方法在实体识别的精确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.
【作者单位】： 复旦大学计算机科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61472085) 国家“973”计划项目(2015CB358800) 上海市科技创新行动计划基础研究项目(15JC1400900) 上海市青年科技启明星计划项目(13dz2260200)
【分类号】：TP391.1;TP18

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