【24h】

組織情報を用いた人名の曖昧性解消方式

机译:使用组织信息的人名消除歧义的方法

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摘要

人名文字列とそれに対応する実体としての「人」には同姓同名による曖昧性がある。本研究ではまず,テキストに出現する人名の曖昧性ついて営業日報データ7,600件を対象に調査を行った。その結果,営業日報データには延べ5,778件の人名が山現しており,そのうち55%に同姓同名による曖味性が存在し,文字列だけで「人」を同定すると最大52人の「人」を同一一人物としてしまう可能性があることが分かった。 これに対して,本研究では人名と同じ文に出現する組織名を利用した曖昧性解消アルゴリズムを提案する。先の営業日報データを用いた実験では,曖昧性のある人名に対して89%の精度で正しく「人」に同定できるという結果を得た。
机译:由于人名字符串和相应的实体“ person”中的姓氏和名称相同,因此存在歧义。在这项研究中,我们首先调查了文本中出现的人名的歧义,以7600个每日业务报告数据为目标。结果,在每日业务报告数据中总共出现了5,778个人的名字,其中55%由于姓氏和名字相同而具有歧义。事实证明,“人”可能是同一个人。另一方面,在这项研究中,我们提出了一种歧义消除算法,该算法使用出现在与该人姓名相同的句子中的组织名称。在先前使用每日业务报告数据进行的实验中,我们获得的结果是,歧义人物姓名可以正确识别为“人物”,准确度为89%。

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