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基于多元相似度融合的中文命名实体消歧方法

文献类型： 中文期刊

作者： 石水倩 1 ; 金晶 1 ; 沈耕宇 1 ; 王宝佳 1 ; 任妮 1 ;

作者机构： 1.江苏省农业科学院农业信息研究所

关键词： 实体消歧;相似度;上下文词向量;实体属性;主题词向量

期刊名称： 数据分析与知识发现

ISSN： 2096-3467

年卷期： 2024 年 02 期

页码： 56-64

收录情况： 北大核心 ; CSCD ; CSSCI

摘要： 【目的】解决文本中多个不同含义的同名实体在映射到知识库时产生的歧义问题，提高实体消歧的准确率。【方法】提出一种多元相似度融合方法，考虑实体上下文的语义相似度、实体属性的背景相似度和主题词的主题相似度，对实体进行刻画。【结果】在维基百科农业方向数据集上的实验结果表明，本文所提方法准确率为89.7%，优于传统方法。【局限】方法仅在特定领域适用。【结论】本文所提多元相似度融合方法较传统方法和主流消歧方法具有更高的实体消歧准确率，能够解决特定领域的实体消歧问题，未来可将其应用于更广泛的实体消歧场景中。

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