基于关联数据的命名实体识别

摘要：

命名实体识别是自然语言处理的基础性任务,其结果具有广泛的应用.关联数据由于具有丰富的语义知识,能够对现有命名实体识别进一步完善.本文实现了一个基于关联数据的可配置的中英文命名实体识别系统,在识别过程中对实体进行消歧并对识别结果进行扩展,为命名实体识别的进一步完善提供了新的思路.具体包括:基于DBpedia构造了跨领域的中英文命名实体词典;设计了一个基于Hive的分布式管理数据存储模型,基于该模型实现了对DBpedia数据集的组织、存储以及扩展;设计了一个基于图的命名实体识别算法,该算法能够充分利用关联数据的语义关系对命名实体进行消歧,并且基于DBpedia Spotlight NER Corpus对算法进行测试,并将算法结果与DBpedia Spotlight、NERSO以及Zwmanta三个系统进行对比评价,结果表明本文实现的算法在查全率、查准率、F值上具有更好的表现.

关键词：命名实体识别、命名实体消歧、关联数据

所属期刊栏目：38

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：191-200