实体连接(Entity Linking)关键问题的研究与实现

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实体连接的任务是将出现在背景文档中的命名实体和结构化的知识库中的节点连接起来,其主要目的是促进自动抽取信息系统的研究和评估,以挖掘有关命名实体的信息,并应用到知识库的建立。本文以2012年的实体连接评测任务为基础,对文档聚类、实体名扩展以及候选节点排序三个方面展开研究,设计实现实体连接系统,通过实验证明该系统的有效性和可行性。论文的主要创新工作和成果如下:1.对于背景文档为实体名扩展提供信息量不足的问题,本文提出了采用HAC优先队列聚类算法。2.针对命名多样性、实体歧义的问题,本文提出了利用命名实体识别算法并结合规则,对实体名进行扩展。3.最后对候选节点进行相关性排序,本文提出了利用信息检索模型结合空间向量模型的方法选择最佳节点。
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