面向关联数据的联合式实体识别方法

• 作者: 于戈 孙琛琛 寇月 申德荣 聂铁铮
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 联合式实体识别 相似度传递 基于结构的相似度 实体数据对象关系图
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 数据科学与工程
• 页码范围: 1739-1754
• 页数: 16页
• 分类号: TP18
• 字数: 16630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2015.01739

摘要

文中提出一种基于图的、迭代的联合式实体识别方法。初始时，将多类型的、关联的实体数据对象集合构建实体数据对象关系图，将基于语义路径的相似度和属性相似度结合起来判断数据对象是否匹配；然后，合并匹配成功的数据对象，并对对象图中的相应数据对象结点及其周边执行局部图收缩，这两个操作使对象图的局部语义变得更丰富，促使该局部范围内产生出新的候选匹配对象对，以待后续识别，实现相似度传递，形成一个迭代的识别过程。随着不断迭代，对象图的语义不断丰富，提高了联合式实体识别的准确性。通过实验证明文中提出的方法比已有的联合式实体识别方法和基于对象关系的单类型实体识别方法具有更高的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于戈	东北大学信息科学与工程学院	426	6587	38.0	64.0
2	申德荣	东北大学信息科学与工程学院	111	1289	18.0	32.0
3	寇月	东北大学信息科学与工程学院	68	816	12.0	26.0
4	聂铁铮	东北大学信息科学与工程学院	69	854	13.0	27.0
5	孙琛琛	东北大学信息科学与工程学院	4	62	3.0	4.0