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基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接

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摘要

命名实体在文本中是承载信息的重要单元,正确分析存在歧义的命名实体,对文本的理解起到关键性作用.本文提出基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接,结合同义词词典、百科资源等知识产生初始候选实体集合,同时从文本中抽取多种组合特征,利用Ranking SVM对候选实体集合进行排序,从而得到目标实体.在NLP&CC20141中文微博实体链接评测数据集上进行了实验,获得了89.40％的微平均准确率,与NLP&CC2014中文微博实体链接评测取得最好成绩的系统相比,本文的系统具有一定的优势.

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来源
《中国中文信息学会2015学术年会（CIPS2015）暨第十四届全国计算语言学学术会议（CCL2015）、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（NLP-NABD2015）》|2015年|1-10|共10页
会议地点广州
作者
CHEN Wanli; 陈万礼; ZAN Hongying; 昝红英; WU Yonggang; 吴泳钢;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
中文文本; 命名实体链接; 多源知识; 同义词词典; 支持向量机;

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