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基于关联图和文本相似度的实体消歧技术研究

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实体链接是指对于文本中提到的实体指称,在知识图谱中找到它所对应的真实实体的过程.利用实体链接技术可以把网络数据和知识库链接起来,在对数据进行处理时就能运用知识库中的结构化信息,很大地促进了自然语言处理领域的发展.论文提出一种将局部消歧和全局消歧相结合的实体消歧方法.在局部消歧方面,利用BiLSTM+Attention模型捕获文本中实体指称的上下文信息,与知识库中的实体信息进行相似性计算得到候选实体的局部消歧得分.在全局消歧方面,构造候选实体之间的关联图,将实体的局部消歧得分作为每个实体节点的初始得分,利用PageRank算法逐步完成整个文档中所有指称项的消歧过程.实验结果表明论文的方法拥有较好的消歧效果.
Research on Entity Disambiguation Technology Based on Graph and Text Similarity

王章辉、吕亚茹、张涵婷

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辽宁大学信息学院 沈阳 110036

知识图谱 实体链接 实体消歧 BiLSTM Attention PageRank

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金辽宁省博士启动基金辽宁省公共舆情与网络安全大数据系统工程实验室项目

61802160U1811261620722202018054010604-2016-0089013

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.12.011

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(12)
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