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分类是知识图谱构建中的一个重要问题,但是目前多数中文百科都采用人工编辑的方式为词条添加分类,耗费人力并且存在漏标和标错等问题。为此,提出一种自动识别百度百科人物领域下全部实体并添加分类的方法。对百度百科词条已有的分类、属性和副标题进行实体集拓展,使用马尔科夫逻辑网络方法联合推断词条的分类。实验结果表明,与支持向量机和逻辑回归算法相比,该方法在实体识别的精确度和召回率方面性能均有所提升。