基于BERT和TextRank关键词提取的实体链接方法

• 作者: 冀相冰 朱艳辉 梁文桐 詹飞
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 实体链接 BERT预训练语言模型 语义分析 TextRank 关键词提取
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 63-70
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2020.04.010

摘要

提出一种基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)和TextRank关键词提取的实体链接方法.将B E RT预训练语言模型引入实体链接任务,进行实体指称上下文和候选实体相关信息的关联度分析,通过提升语义分析的效果来增强实体链接的结果.采用TextRank关键词提取技术增强目标实体综合描述信息的主题信息,增强文本相似度度量的准确性,从而优化模型效果.使用CCKS2019评测任务二的数据集对模型效果进行验证,实验结果表明,所提方法的实体链接效果明显优于其他实体链接方法,能有效解决实体链接问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱艳辉	湖南工业大学计算机学院	76	572	12.0	21.0
5	詹飞	湖南工业大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
9	梁文桐	湖南工业大学计算机学院	2	0	0.0	0.0