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一种基于Markov逻辑网的中文地理名称实体解析方法
引用本文:胡宜敏,宋良图,陈鹏,魏圆圆,苏雅茹. 一种基于Markov逻辑网的中文地理名称实体解析方法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(1): 114-122
作者姓名:胡宜敏  宋良图  陈鹏  魏圆圆  苏雅茹
作者单位:1.中国科学院合肥智能机械研究所智能信息系统研究中心合肥230031
2.中国科学技术大学信息科学与技术学院合肥230026
基金项目:国家自然基金项目(No.31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项项目资助
摘    要:根据Markov逻辑网融合一阶谓词逻辑和概率图模型的复杂性及不确定性处理能力的优点,提出将Markov逻辑网和基于本体与WEB搜索的属性抽取算法相结合的命名实体解析方法(MLN_AENER),解决一般基于Markov逻辑网的实体解析方法对非结构化的命名实体解析效果不佳的问题,并将该方法针对中文地理名称解析问题进行相应设计和实验。实验结果表明该方法具有较好的解析效果。

关 键 词:马尔科夫逻辑网络  命名实体解析  统计关系学习  机器学习  Web属性抽取  
收稿时间:2012-03-22

Chinese Geographic Entity Resolution Based on Markov Logic Network
HU Yi-Min , SONG Liang-Tu , CHEN Peng , WEI Yuan-Yuan , SU Ya-Ru. Chinese Geographic Entity Resolution Based on Markov Logic Network[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2013, 26(1): 114-122
Authors:HU Yi-Min    SONG Liang-Tu    CHEN Peng    WEI Yuan-Yuan    SU Ya-Ru
Affiliation:1.Research Center for Intelligent Information Systems,Institute of Intelligent Machines,Chinese Academy of Science,Hefei 230031
2.School of Information Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230026
Abstract:Markov Logic Network has the ability to handling the complex representation and the uncertainty of first-order logic and probabilistic graphical models. An entity resolution method based on Markov logic network and property extraction algorithm employing ontology and web search is proposed to improve the performance of named entity resolution for unstructured data based on Markov logic network. The method is then applied to the resolution of Chinese geographic names. The experimental result shows that the proposed method is effective in geographic entity resolution.
Keywords:Markov Logic Network  Named Entity Resolution  Statistical Relational Learning  Machine Learning  Web Information Extraction  
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