10.11925/infotech.2096-3467.2020.0382
命名实体消歧研究进展综述
[目的]调研近年来命名实体消歧领域的相关研究和资源,重点介绍命名实体消歧方法研究进展.[文献范围]使用知网数据库、万方数据知识服务平台和EBSCO外文期刊平台检索命名实体消歧相关文献,共选择57篇代表性文献和电子资源.[方法]从实体显著性、上下文相似度、实体关联度、深度学习和特殊标识资源5个角度对命名实体消歧的方法和思路进行归纳总结,并对可用的辅助知识库和开源工具以及国际评测会议进行梳理.[结果]传统的方法经典易用,而近年来出现的深度学习等新方法,则明显地提升了消歧效果.有效的消歧模型往往整合了不同类型方法,以期达到最优消歧效果.[局限]基于已有文献对各种方法的对比分析尚存在一定的主观性.[结论]现有的命名实体消歧方法仍然处在发展阶段,未来可利用人工智能方法和领域资源进一步提升实体消歧效果.
命名实体消歧、知识库、实体链接、聚类
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TP393;G250(计算技术、计算机技术)
本文系广东省自然科学基金项目"情感分歧度量化模型及其应用研究"项目编号:2018A030313981
2020-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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