基于简介文本的中文人物关系图谱属性补全与纠错

摘要：

一个准确丰富的人物关系图谱不仅能够为大众提供人物实体的清晰介绍和人物之间的相互关联,而且能够为智能服务系统提供有效的知识支持.目前大多知识来源均以百科类表格数据为起点,在此基础上构建知识图谱.本文主要描述如何充分利用百科类文本数据构建高质量的人物关系图谱.为解决表格数据中存在属性缺失和错误的问题,我们采用模式匹配和深度学习模型相结合的策略从文本数据中自动学习属性值,进行属性补全和纠错,有效提高了知识图谱的覆盖率和正确率.

关键词：知识图谱、人物关系图谱、属性补全与纠错、信息抽取

所属期刊栏目：50

分类号：TP391;TP181;TM743

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：1003-1018