基于中文知识图谱的人物实体识别

• 作者: 李薇 汪卫 肖仰华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 实体分类 实体集拓展 马尔科夫逻辑网络 知识图谱 机器学习 联合推断
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 225-231,240
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.03.038

摘要

分类是知识图谱构建中的一个重要问题,但是目前多数中文百科都采用人工编辑的方式为词条添加分类,耗费人力并且存在漏标和标错等问题.为此,提出一种自动识别百度百科人物领域下全部实体并添加分类的方法.对百度百科词条已有的分类、属性和副标题进行实体集拓展,使用马尔科夫逻辑网络方法联合推断词条的分类.实验结果表明,与支持向量机和逻辑回归算法相比,该方法在实体识别的精确度和召回率方面性能均有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李薇	复旦大学计算机科学技术学院	9	86	5.0	9.0
2	汪卫	复旦大学计算机科学技术学院	100	1152	16.0	29.0
3	肖仰华	复旦大学计算机科学技术学院	26	170	9.0	11.0