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| 基于多特征因子融合的中文短文本实体消歧 | |
| 引用本文： | 王永缔,雷刚.基于多特征因子融合的中文短文本实体消歧[J].计算机与现代化,2023,0(1):30-36. |
| 作者姓名： | 王永缔 雷刚 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（62062040）； 江西省教育厅科技项目（GJJ160315） |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 共现特征 类别特征 多特征因子 多头注意力 Ernie |
| 收稿时间： | 2023-03-02 |
Chinese Short Text Entity Disambiguation Based on Multi-feature Factor Fusion |
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| Abstract: | |
| Keywords: | co-occurrence feature type feature multi-feature factor multi-head attention Ernie |
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