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基于图方法的命名实体消歧

     

摘要

Ambiguity is one of the most common problems in natural language processing.In order to make machine analy-sis natural language texts correctly, eliminating ambiguity is an urgent problem to be addressed.In recent years, with the e-mergency of knowledge base such as Wikipedia, there are large amount of method proposed based on knowledge base.The task of named entity disambiguation is to eliminate ambiguity for the mentions which has multiple meanings, and link it to only one entity in knowledge base.This article uses a graph based method, and employs DBpedia as the knowledge base to link.%名实体歧义是机器对自然语言进行理解时经常遇到的问题,为使机器能够正确地分析自然语言文本,对名实体消除歧义亟待解决。近年来,随着Wikipedia等语义知识库的出现,大量基于知识库的消歧方法被提出。命名实体消歧的任务是将文本中具有多个含义的实体指称去除歧义,并将其链接到知识库中的唯一实体。本文采用 DBpedia作为知识库,基于图的方法进行实体消歧。

著录项

  • 来源
    《智能计算机与应用》|2015年第5期|52-55|共4页
  • 作者

    杨光; 刘秉权; 刘铭;

  • 作者单位

    哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院;

    哈尔滨 150001;

    哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院;

    哈尔滨 150001;

    哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院;

    哈尔滨 150001;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    实体消歧; 图方法; 知识库; DBpedia;

  • 入库时间 2023-07-25 11:15:51

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