基于词向量语义分类的微博实体链接方法

作     者：冯冲 石戈 郭宇航 龚静 黄河燕 FENG Chong;SHI Ge;GUO Yu-Hang;GONG Jing;HUANG He-Yan

作者机构：北京理工大学计算机学院北京100081 北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329303) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA015404) 国家自然科学基金(61502035) 高等学校博士学科点专项科研基金(20121101120026)资助~~ 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2016年第42卷第6期

页      码：915-922页

摘      要：微博实体链接是把微博中给定的指称链接到知识库的过程,广泛应用于信息抽取、自动问答等自然语言处理任务(Natural language processing,NLP).由于微博内容简短,传统长文本实体链接的算法并不能很好地用于微博实体链接任务.以往研究大都基于实体指称及其上下文构建模型进行消歧,难以识别具有相似词汇和句法特征的候选实体.本文充分利用指称和候选实体本身所含有的语义信息,提出在词向量层面对任务进行抽象建模,并设计一种基于词向量语义分类的微博实体链接方法.首先通过神经网络训练词向量模板,然后通过实体聚类获得类别标签作为特征,再通过多分类模型预测目标实体的主题类别来完成实体消歧.在NLPCC2014公开评测数据集上的实验结果表明,本文方法的准确率和召回率均高于此前已报道的最佳结果,特别是实体链接准确率有显著提升.

主 题 词：词向量 实体链接 社会媒体处理 神经网络 多分类 

学科分类：0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 081203[081203] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16383/j.aas.2016.c150715

馆 藏 号：203167428...