计算机工程与应用

2022, v.58;No.992(01) 165-174

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基于领域知识图谱的短文本实体链接
Short Text Entity Link Based on Domain Knowledge Graph

黄金杰;赵轩伟;张昕尧;马敬评;史宇奇;

摘要(Abstract):

实体链接任务是识别文本中潜在的实体指称,并将其链接到给定知识库中无歧义的实体上。在绝大多数情况下,实体链接可能存在中文短文本缺乏有效上下文信息,导致存在一词多义的歧义现象;同时候选链接过程中,候选实体的不确定相关性也影响候选实体链接精确性。针对上述两个问题,提出深度神经网络与关联图相结合的实体链接模型。模型添加字符特征、上下文、信息深层语义来增强指称和实体表示,并进行相似度匹配。利用Fast-newman算法将图谱知识库聚类划分不同类型实体簇,将相似度计算得分最高候选实体所属实体簇映射到关系平面,构建聚类实体关联图。利用偏向随机游走算法考查候选实体之间语义相关度,计算指称与候选实体的匹配程度,输入链接实体。该模型可以实现短文本到知识图谱目标实体的准确链接。

关键词(KeyWords): 实体链接;神经网络;关联图;相似度计算;语义相关

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目(61673142);; 黑龙江省自然科学基金杰出青年项目(JJ2019JQ0013);黑龙江省自然科学基金面上项目(F2017013);; 哈尔滨市杰出青年人才基金(2017RAYXJ013);; 黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才项目(UNPYSCT-2016034);; 大学生创新创业训练计划项目(20201024008)

作者(Author): 黄金杰;赵轩伟;张昕尧;马敬评;史宇奇;

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DOI:

参考文献(References):

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