【摘 要】
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命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室,北京大学计算语言学研究所
【基金项目】
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国家社科基金重大资助项目(12&ZD227);国家863计划资助项目(2012AA0111101);国家自然科学基金资助项目(91024009)
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命名实体识别和歧义消解是自然语言理解的重要研究内容。针对提供实体知识库情况下的命名实体识别和歧义消解任务,该文提出了一种基于多步聚类的方法。首先通过两轮聚类将命名实体与知识库实体定义链接,然后通过层次聚合式聚类对知识库中未出现的实体进行聚类,最后进行普通词的识别和基于K-Means聚类的结果调整。在CLP-2012的汉语命名实体识别和歧义消解评测数据上的实验表明,该文的方法表现出良好的性能,在测试集上的F值高出评测参赛队伍最好水平6.46%,达到86.68%。
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