基于图的中文集成实体链接算法

发布时间：2018-06-29 13:39

  本文选题：集成实体链接 + 知识库扩容　； 参考：《计算机研究与发展》2016年02期

【摘要】：实体链接(entity linking)是知识库扩容的核心关键技术,传统的实体链接方法通常受制于本地知识库的知识水平,而且忽略共现实体间的语义相关性.提出了一种基于图的中文集成实体链接方法,不仅能够充分利用知识库中实体间的结构化关系,而且能够通过增量证据挖掘获取外部知识,从而实现对同一文本中出现的多个歧义实体的批量实体链接.在开放域公开测试语料上的实验结果表明,所提出的实体相关图构造方法、增量证据挖掘方法和实体语义一致性判据是有效的,算法整体性能一致且显著地优于当前的主流算法.
[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.
【作者单位】： 电子科技大学信息与软件工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61133016,61272527,61202445) 教育部-中国移动科研基金项目(MCM20121041) 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2014J066)~~
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2082287