原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对微博内容较短、歧义较大的问题,利用概率主题模型对用户的兴趣进行建模,提出了一种基于用户兴趣的微博实体链接方法.具体地,利用现有的主题模型从知识库的大量数据中训练实体与上下文词汇的语义关联,提出用户兴趣主题模型来建模用户对实体的兴趣以及微博的语义,并完成实体链接的任务.此外,在真实数据集上进行了大量实验和分析,取得了87.6%的实体链接准确率,实验结果表明,与现有方法相比,该方法通过用户兴趣的建模更好地刻画了微博的语义,因而也取得了更高的实体链接准确率.
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文献信息
篇名 一种基于用户兴趣的微博实体链接方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 自然语言理解 实体链接 实体消歧 概率主题模型 用户兴趣建模
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 2079-2082
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.035
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
自然语言理解
实体链接
实体消歧
概率主题模型
用户兴趣建模
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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