一种基于图模型的维基概念相似度计算方法及其在实体链接系统中的应用

实体链接是指将文本中具有歧义的实体指称项链接到知识库中相应实体的过程。该文首先对实体链接系统进行了分析,指出实体链接系统中的核心问题—实体指称项文本与候选实体之间的语义相似度计算。接着提出了一种基于图模型的维基概念相似度计算方法,并将该相似度计算方法应用在实体指称项文本与候选实体语义相似度的计算中。在此基础上,设计了一个基于排序学习算法框架的实体链接系统。实验结果表明,相比于传统的计算方法,新的相似度计算方法可以更加有效地捕捉实体指称项文本与候选实体间的语义相似度。同时,融入了多种特征的实体链接系统在性能上获得了达到state-of-art的水平。     

基于上下文信息的中文命名实体消岐方法研究

在语义标注过程中,为了消除文本中给定的命名实体与知识库中实体映射过程中出现的歧义问题,提出了一种基于上下文信息相似度值排序的命名实体消歧方法。消岐方法包括实体表示预处理、候选实体列表构建和相似度值排序算法三部分。针对命名实体指称多样性问题,使用实体表示预处理方法抽取标准实体。然后利用中文在线百科构建语义知识库,得到标准实体的语义列表。同时提出利用相似度值排序方法解决标准实体与语义列表映射的指称歧义性问题,对于在知识库中未找到语义的实体采用HAC聚类算法进行消岐处理。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的把中文网页真实数据集中文本的实体映射到知识库中对应无歧义的实体上。     

面向实体链接的多特征图模型实体消歧方法*

实体链接技术是将文本中的实体指称表述项正确链接到知识库中实体的过程。其中,命名实体消歧的准确性直接影响实体链接的准确性。针对中文实体链接中命名实体的消歧,提出一种融合多种特征的解决方案。首先,以中文维基百科为知识库支撑,从实体指称表述项的上下文和候选实体在维基百科的内容描述两个方面,抽取多种语义特征并计算语义相似度;然后将语义相似度融合到构建的图模型中,基于PageRank算法计算该图模型的最终平稳分布;最后对候选实体排序,选取Top1实体作为消歧后的实体链接结果。实验通过与仅仅围绕名称表述特征进行消歧的基线系统相比,F值提升了9%,并且高于其他实体链接技术实验的F值,表明该方法在解决中文实体链接技术的命名实体消歧问题上,取得了较好的整体效果。     

融合多特征的中文集成实体链接方法

实体链接技术是将文本中的实体指称项正确链接到知识库中实体对象的过程，对知识库扩容起着关键作用。针对传统的实体链接方法主要利用上下文相似度等表层特征，而且忽略共现实体间的语义相关性，提出一种融合多特征的集成实体链接方法。首先结合同义词表、同名词表产生候选实体集，然后从多角度抽取语义特征，并将语义特征融合到构建的实体相关图中，最后对候选实体排序，选取top1实体作为链接目标。在NLP&CC2013中文微博实体链接评测数据集上进行实验，获得90.97%的准确率，与NLP&CC2013中文微博实体链接评测的最优系统相比，本文系统具有一定的优势。     

基于关联图和文本相似度的实体消歧技术研究

实体链接是指对于文本中提到的实体指称,在知识图谱中找到它所对应的真实实体的过程.利用实体链接技术可以把网络数据和知识库链接起来,在对数据进行处理时就能运用知识库中的结构化信息,很大地促进了自然语言处理领域的发展.论文提出一种将局部消歧和全局消歧相结合的实体消歧方法.在局部消歧方面,利用BiLSTM+Attention模型捕获文本中实体指称的上下文信息,与知识库中的实体信息进行相似性计算得到候选实体的局部消歧得分.在全局消歧方面,构造候选实体之间的关联图,将实体的局部消歧得分作为每个实体节点的初始得分,利用PageRank算法逐步完成整个文档中所有指称项的消歧过程.实验结果表明论文的方法拥有较好的消歧效果.     

基于词向量语义分类的微博实体链接方法

微博实体链接是把微博中给定的指称链接到知识库的过程,广泛应用于信息抽取、自动问答等自然语言处理任务(Natural language processing,NLP). 由于微博内容简短,传统长文本实体链接的算法并不能很好地用于微博实体链接任务. 以往研究大都基于实体指称及其上下文构建模型进行消歧,难以识别具有相似词汇和句法特征的候选实体. 本文充分利用指称和候选实体本身所含有的语义信息,提出在词向量层面对任务进行抽象建模,并设计一种基于词向量语义分类的微博实体链接方法. 首先通过神经网络训练词向量模板,然后通过实体聚类获得类别标签作为特征,再通过多分类模型预测目标实体的主题类别来完成实体消歧. 在NLPCC2014公开评测数据集上的实验结果表明,本文方法的准确率和召回率均高于此前已报道的最佳结果,特别是实体链接准确率有显著提升.     

融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧

实体消歧作为自然语言处理的关键问题,旨在将文本中出现的歧义实体指称映射到知识库中的目标实体。针对现有方法存在仅实现单实体指称消歧、忽略了实体影响力及候选实体间相似度对消歧结果的影响以及冗余图节点增加图计算复杂性等问题,提出了一种融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧方法,以金融领域为例,提取CN-Dbpedia中金融类别相关关键词三元组,构建金融领域知识库;针对金融活动类文本,提取待消歧实体指称,融合字符串及语义的相似特征,筛选出候选实体,利用知识库三元组信息获取候选实体间2-hop内的关系,同时计算候选实体间相似度作为边权值,进而将多特征信息充分融合到图模型当中,完成多特征图构建;采用动态决策策略,利用PageRank算法,并结合实体影响力计算多特征图中候选实体的综合评分,进而获得可信度较高的消歧结果。实验结果验证了提出方法在特定领域实体消歧的精确度及效率。     

面向知识库问答的实体链接方法

面向知识库问答的实体链接是指将自然语言问句中实体指称链接到知识库中实体的方法。目前主要面临两个问题: 第一是自然语言问句短,实体指称上下文不充分;第二是结构化知识库中实体的文本描述信息少。因此,该文提出了分别利用候选实体的类别、关系和邻近实体作为候选实体表示的方法,弥补知识库实体描述信息不足的问题。同时,通过语料训练得到问句指称的相似实体指称作为其背景知识。最后,结合实体流行度,共同作为实体消歧的特征。实验结果表明,上述提到所有特征的线性组合在数据集上高于单个特征的结果,表现最佳。     

基于多特征因子融合的中文短文本实体消歧

现有中文短文本实体消歧模型在消歧过程中大多只考虑指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征,对同一查询文本中候选实体间的共现特征以及候选实体与实体指称类别相似特征等有效的消歧特征考虑不足。针对这些问题,本文首先利用预训练语言模型获得指称上下文与候选实体描述的语义匹配特征;然后,针对实体嵌入和指称类别嵌入提出共现特征与类别特征;最后,通过融合上述特征实现基于多特征因子融合实体消歧模型。实验结果表明本文提出的共现特征及类别特征在实现实体消歧中的可行性和有效性,以及本文提出的基于多特征因子融合的实体消歧方法能够取得更好的消歧效果。     

基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型

实体链接是知识图谱领域的重要研究内容,现有的实体链接模型研究大多集中在对手工特征的选择上,不能很好地利用实体间的语义信息来实现更高效的实体链接效果。故提出一个基于深度语义匹配模型和卷积神经网络的实体链接模型,候选实体生成阶段采用构造同名字典,并基于上下文进行字典扩充,通过匹配来选择候选实体集。通过卷积神经网络来捕获深层语义信息,进行特征提取,并将其作为语义匹配模型的输入,通过模型训练学习选择出最佳参数,并输出语义相似度最高的候选实体作为实体链接的结果。在NLP & CC2014_ERL 数据集上较Ranking SVM模型准确率提升了3.9%,达到86.7%。实验结果表明了提出的新模型性能优于当前的主流模型。     

基于主题关系的中文短文本图模型实体消歧

实体消歧作为知识库构建、信息检索等应用的重要支撑技术,在自然语言处理领域有着重要的作用。然而在短文本环境中,对实体的上下文特征进行建模的传统消歧方式很难提取到足够多用以消歧的特征。针对短文本的特点,提出一种基于实体主题关系的中文短文本图模型消歧方法,首先,通过TextRank算法对知识库信息构建的语料库进行主题推断,并使用主题推断的结果作为实体间关系的表示;然后,结合基于BERT的语义匹配模型给出的消歧评分对待消歧文本构建消歧网络图;最终,通过搜索排序得出最后的消歧结果。使用CCKS2020短文本实体链接任务提供的数据集对所提方法进行评测,实验结果表明,该方法对短文本的实体消歧效果优于其他方法,能有效解决在缺乏知识库实体关系情况下的中文短文本实体消歧问题。     

基于多维信息融合的知识库问答实体链接

知识库问答实体链接任务需要将问句内容精准链接到知识库中实体.当前方法大多难以兼顾链接实体的召回率和精确率,并且仅能根据文本信息对实体进行区分筛选.因此,文中在合并子步骤的基础上,提出融合多维度特征的知识库问答实体链接模型(MDIIEL).通过表示学习方法,将文本符号、实体和问句类型、实体在知识库中语义结构表达等信息整合并引至实体链接任务中,加强对相似实体的区分,在提高准确率的同时降低候选集的大小.实验表明,MDIIEL模型在实体链接任务性能上具有整体性提升,在大部分指标上取得较优的链接结果.     

Graph-ranking collective Chinese entity linking algorithm

Entity linking(EL)systems aim to link entity mentions in the document to their corresponding entity records in a reference knowledge base.Existing EL approaches usually ignore the semantic correlation between the mentions in the text,and are limited to the scale of the local knowledge base.In this paper,we propose a novel graphranking collective Chinese entity linking(GRCCEL)algorithm,which can take advantage of both the structured relationship between entities in the local knowledge base and the additional background information offered by external knowledge sources.By improved weighted word2vec textual similarity and improved PageRank algorithm,more semantic information and structural information can be captured in the document.With an incremental evidence mining process,more powerful discrimination capability for similar entities can be obtained.We evaluate the performance of our algorithm on some open domain corpus.Experimental results show the effectiveness of our method in Chinese entity linking task and demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art methods.     

基于多任务学习的短文本实体链接方法

实体链接是明确文本中实体指称的重要手段,也是构建知识图谱的关键技术,在智能问答、信息检索等领域中具有重要作用,但由于短文本的上下文语境不丰富、表达不正式、语法结构不完整等特点,现有的短文本实体链接方法准确率较低。提出一种新的短文本实体链接方法,将多任务学习方法引入短文本实体链接过程中,从而增强短文本实体链接方法的效果。在此基础上,构建多任务学习模型,将短文本实体链接作为主任务,并引入实体分类作为辅助任务,促使模型学习到更加通用的底层表达,提高模型的泛化能力,优化模型在短文本实体链接任务中的表现。在CCKS2020测评任务2提供的数据集上的实验结果表明,辅助任务的引入能够缓解短文本实体链接过程中信息不充分的问题,且该多任务学习模型的F值为0.894 9,优于基于BERT编码器的单任务实体链接模型。     

CoGCN: Combining co‐attention with graph convolutional network for entity linking with knowledge graphs

Entity linking is a fundamental task in natural language processing. The task of entity linking with knowledge graphs aims at linking mentions in text to their correct entities in a knowledge graph like DBpedia or YAGO2. Most of existing methods rely on hand‐designed features to model the contexts of mentions and entities, which are sparse and hard to calibrate. In this paper, we present a neural model that first combines co‐attention mechanism with graph convolutional network for entity linking with knowledge graphs, which extracts features of mentions and entities from their contexts automatically. Specifically, given the context of a mention and one of its candidate entities' context, we introduce the co‐attention mechanism to learn the relatedness between the mention context and the candidate entity context, and build the mention representation in consideration of such relatedness. Moreover, we propose a context‐aware graph convolutional network for entity representation, which takes both the graph structure of the candidate entity and its relatedness with the mention context into consideration. Experimental results show that our model consistently outperforms the baseline methods on five widely used datasets.     

Improving Entity Linking in Chinese Domain by Sense Embedding Based on Graph Clustering

Journal of Computer Science and Technology - Entity linking refers to linking a string in a text to corresponding entities in a knowledge base through candidate entity generation and candidate...