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.     

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。     

面向领域的命名实体消歧方法改进研究

命名实体消歧是将自然语言文本中具有歧义的实体指称正确地映射到知识库中相应实体上的过程。现有命名实体消歧技术大多采用集体消歧,以利用更多的语义信息达到更高的精度,但存在效率偏低的问题。为此,提出一种基于领域的命名实体消歧方法,通过引入领域的概念来丰富特征集合,并利用特征集构建实体指称-候选实体的依赖图以实现集体消歧。在构建依赖图的过程中,在现有构造方法的基础上,利用实体指称间的关系在实体指称侧建立联系,进而完善整个依赖图的结构并间接地优化算法处理顺序。在真实评测数据集上的实验结果表明,这种方法比其他同类的方法具有更高的效率和准确度。     

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。     

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。     

融合多种特征的实体链接技术研究

实体消歧是自然语言理解的重要研究内容,旨在解决文本信息中普遍存在的命名实体歧义问题,在信息抽取、知识工程和语义网络等领域有广泛的应用价值。实体链接是实体消歧的一种重要方法,该方法将具有歧义的实体指称项链接到给定的知识库中从而实现实体歧义的消除^[1]。传统的实体链接方法主要利用上下文的词语匹配等表层特征,缺乏深层语义信息,针对这一问题,该文提出的实体链接方法利用了多种特征,从不同的维度捕获语义信息。为了更好地融合各个维度的特征,该文利用了基于排序学习框架的实体链接方法,与传统的方法相比,节省了人工对大量的模型参数选择和调节的工作,与基于分类的方法相比,能更好地利用到候选之间的关系信息。在TAC-KBP-2009的实体链接评测数据上的实验表明,该文提出的特征和方法表现出良好的性能,在评测指标上高出参赛队伍最好水平2.21%,达到84.38%。     

实体消歧综述

实体消歧是将文本中出现的命名实体映射到一个已知的无歧义的结构化知识库中的技术.实体消歧是自然语言处理中的关键问题,对自然语言的发展起到重要作用.实体消歧对知识图谱构建、语义搜索、知识问答、推荐系统等应用有着重要的意义.对此,从实体消歧的定义、分类和相关研究基础出发,对实体消歧技术进行全面的解析.首先,对实体消歧的五元组...     

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。     

基于特征加权重叠度的中文实体协同消歧方法

该文针对中文实体消歧中的特征项部分匹配和协同消歧问题,提出基于特征加权重叠度的中文实体协同消歧方法。该方法利用实体指称上下文中多种特征的加权重叠度计算实体指称相似度,针对实体链接与消歧聚类约束,分类定义实体指称相似度计算方法,构建待消歧实体相似度矩阵,采用近邻传播聚类算法实现中文实体协同链接与消歧。基于CLP-2012评测数据的实验表明,提出的方法取得了较好的消歧效果,准确率、召回率和F值分别达到了84.01%、87.75%和85.65%。     

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。     

命名实体识别、排歧和跨语言关联

命名实体是文本中承载信息的重要语言单位,命名实体的识别和分析在网络信息抽取、网络内容管理和知识工程等领域都占有非常重要的地位。有关命名实体的研究任务包括实体识别、实体排歧、实体跨语言关联、实体属性抽取、实体关系检测等,该文重点介绍命名实体识别、排歧和跨语言关联等任务的研究现状,包括难点、评测、现有方法和技术水平,并对下一步需要重点解决的问题进行分析和讨论。该文认为,命名实体识别、排歧和跨语言关联目前的技术水平还远远不能满足大规模真实应用的需求,需要更加深入的研究。在研究方法上,要突破自然语言文本的限制,直接面向海量、冗余、异构、不规范、含有大量噪声的网页信息处理。     

融合词向量和主题模型的领域实体消歧*

针对Skip-gram词向量计算模型在处理多义词时只能计算一个混合多种语义的词向量,不能对多义词不同含义进行区分的问题,文中提出融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法.采用词向量的方法从背景文本和知识库中分别获取指称项和候选实体的向量形式,结合上下位关系领域知识库,进行上下文相似度和类别指称相似度计算,利用潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型和Skip-gram词向量模型获取多义词不同含义的词向量表示,抽取主题领域关键词,进行领域主题关键词相似度计算.最后融合三类特征,选择相似度最高的候选实体作为最终的目标实体.实验表明,相比现有消歧方法,文中方法消歧结果更优.     

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。     

一种基于概率主题模型的命名实体链接方法

命名实体链接(named entity linking,简称NEL)是把文档中给定的命名实体链接到知识库中一个无歧义实体的过程,包括同义实体的合并、歧义实体的消歧等.该技术可以提升在线推荐系统、互联网搜索引擎等实际应用的信息过滤能力.然而,实体数量的激增给实体消歧等带来了巨大挑战,使得当前的命名实体链接技术越来越难以满足人们对链接准确率的要求.考虑到文档中的词和实体往往具有不同的语义主题(如“苹果”既能表示水果又可以是某电子品牌),而同一文档中的词与实体应当具有相似的主题,因此提出在语义层面对文档进行建模和实体消歧的思想.基于此设计一种完整的、基于概率主题模型的命名实体链接方法.首先,利用维基百科(Wikipedia)构建知识库;然后,利用概率主题模型将词和命名实体映射到同一个主题空间,并根据实体在主题空间中的位置向量,把给定文本中的命名实体链接到知识库中一个无歧义的命名实体;最后,在真实的数据集上进行大量实验,并与标准方法进行对比.实验结果表明:所提出的框架能够较好地解决了实体歧义问题,取得了更高的实体链接准确度.     

融合实体知识描述的实体联合消歧方法

实体消歧(entity disambiguation)是指将文档中识别出的实体指称(entity mention)链向其在特定知识库中相应条目的过程。该文结合主流的基于深度学习的实体消歧方法并融合实体知识描述展开了实验性研究。实验结果表明,融合实体知识描述的实体消歧方法在公开数据集上取得了与已有最好算法相当的F₁性能。     

基于特征增强的开放域知识库问答系统

实体消歧和谓词匹配是中文知识库问答系统（CKBQA）中的两个核心任务。针对开放域知识库中实体和谓词数量巨大,且中文问句与知识库知识在表现形式上存在差异的问题,提出一种基于特征增强的BERT的流水线式问答系统（BERT-CKBQA）,改进了上述两个子任务。采用BERT-CRF模型识别问句中提及的实体,得到候选实体集合。将问题和拼接谓词特征的候选实体输入BERT-CNN模型进行实体消歧。根据实体生成候选谓词集合,提出通过注意力机制引入答案实体谓词特征的BERT-BiLSTM-CNN模型进行谓词匹配。结合实体和谓词的得分确定查询路径来检索最终答案。该方法设计了一个中文简单问题的开放域知识库问答系统,引入预训练模型与谓词特征增强子任务特征以提升其性能,并在NLPCC-ICCPOL-2016KBQA数据集上取得了88.75%的平均F1值,提高了系统的回答准确率。     

多策略中文微博实体词消歧及实体链接

在社交网络迅猛发展的今天,如何对有歧义的微博实体进行消歧和如何将微博实体连接到知识库已成为当今研究热点。对实体消歧和实体链接提出了多种策略方案。首先利用ICTCLAS对微博文本进行分词处理,利用百度百科、实体专家库对实体进行规范化处理。然后利用由爬虫爬取的百度百科信息、微博数据、网络词语构建了消歧文本数据库,再结合TF-IDF算法和FastNewman聚类算法对实体进行消歧和链接。使用第二届自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC 2013)中的中文微博实体链接任务给的数据进行测试,测评中准确率为84.99%,继续改进模型后准确率达91.40%。     

基于深度学习的命名实体识别研究综述

命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。     

基于多特征实体消歧的中文知识图谱问答

问答系统应用于人工智能、自然语言处理和信息检索领域获得了较好的效果,知识图谱问答（KBQA）作为其中的重要组成部分,是一项极具挑战性的自然语言处理任务。然而,目前常见的中文KBQA系统对于实体链接的实体消歧部分并没有给出很好的解决方法。提出一种基于多特征实体消歧的中文KBQA系统,通过结合实体自身的知名度特征、问句与实体关系的语义相似度特征、问句与实体的字符相似度特征和语义相似度特征,构建多特征实体消歧模型,提高实体链接准确率,为系统的问句分类和最优路径选取部分提供更准确的主题实体,从而提升系统性能。实验结果表明,该系统在CCKS2019-CKBQA评测数据的验证集上平均F1值为72.08%,其中采用多特征消歧模型的实体链接准确率达到90.84%,较使用知名度消歧模型和评测大赛第1名分别提升6.35和0.11个百分点。