DBpedia Spotlight上的命名实体识别优化

• 作者: 付宇新 冯志勇 徐强 王鑫
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 链接数据 DBpediaSpotlight
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1044-1055
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 字数: 10342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1607015

摘要

命名实体识别任务能够搭建知识库与自然语言之间的桥梁,为关键字提取、机器翻译、主题检测与跟踪等研究工作提供支撑.通过对目前命名实体识别领域的相关研究进行分析,提出了一套通用的命名实体识别优化方案.首先,设计并实现了利用候选集的增量式扩展方法,降低了对训练集的依赖性;其次,通过点互信息率对实体上下文进行特征选择,大幅度降低了上下文空间,同时提高了标注性能;最后,提出了基于主题向量的二次消歧方法,进一步增强了标注准确率.通过在广泛使用的开源命名实体识别系统DBpedia Spot-light上进行多种比较实验,验证了所提优化方案与已有系统相比具有较优的性能指标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐强	天津大学计算机科学与技术学院	56	443	12.0	18.0
3	冯志勇		146	1072	17.0	24.0
5	王鑫	天津大学计算机科学与技术学院	56	364	10.0	16.0
11	付宇新	天津大学计算机科学与技术学院	3	7	1.0	2.0