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  本文關(guān)鍵詞： 微博實體鏈接 改進的拼音編輯距離 后綴詞表匹配法 實體消歧　出處：《北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對2013年CCF自然語言處理與中文計算會議(NLPCC2013)中文微博實體鏈接的任務(wù),使用CCF提供的新浪微博數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù),利用西南交通大學(xué)耶寶智慧中文分詞平臺作為自然語言預(yù)處理工具,提出一種實體鏈接的方法。該方法應(yīng)用改進的拼音編輯距離算法和后綴詞表匹配法,提出實體聚類消歧與基于百度百科詞頻的同類實體消歧相結(jié)合的消歧方法。在2013年CCF中文微博實體鏈接評測任務(wù)中正確結(jié)果的準(zhǔn)確率為0.8838,在10個參賽隊伍中名列第3位。表明該方法有效并可以適應(yīng)文本中的噪聲。
[Abstract]:Aiming at the task of CCF Natural language processing (NLPCC2013) Chinese Weibo physical link in 2013, the data of Sina Weibo provided by CCF is used as training and testing data. This paper presents a method of entity linking by using the Chinese word segmentation platform of Yebao, Southwest Jiaotong University, as a natural language preprocessing tool. The method applies the improved Pinyin Editing distance algorithm and the suffix table matching method. A disambiguation method combining entity clustering disambiguation with similar entity disambiguation based on Baidu Encyclopedia frequency is proposed. In 2013, the accuracy of correct results in the CCF Weibo Chinese entity link evaluation task was 0.8838. . The result shows that the method is effective and can adapt to the noise in the text.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170111,61202043,61262058) 中國科學(xué)院自動化所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制重點實驗室開放課題(20110102) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項基金(SWJTU11ZT08)資助
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 中文微博實體鏈接是指給定一條微博中的實體指稱,確定這些指稱在給定知識庫中的目標(biāo)實體,實體鏈接在計算機理解微博的意義以及文本挖掘等方面有重要影響。根據(jù)新浪微博2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),在這一年中其注冊用戶總數(shù)達到5.03億,全年增長率為73%,用戶每日發(fā)微博的數(shù)量不計其數(shù)。

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1448885