【摘 要】
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针对现有百科数据知识零散，而人工构建相关实体代价过高，难以大规模构造的问题，提出一种基于相关实体类别模板的实体归类与相关度排序算法，用于对零散的百科实体进行自动的归类整
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海理想信息产业集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61472085）,上海科技创新行动计划基础研究基金资助项目（15JC1400900）,上海市科技启明星计划基金资助项目（13511504300）.
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针对现有百科数据知识零散，而人工构建相关实体代价过高，难以大规模构造的问题，提出一种基于相关实体类别模板的实体归类与相关度排序算法，用于对零散的百科实体进行自动的归类整理。利用类别相似的实体对应的页面中所引用的实体，挖掘出与查询实体相关的实体类别模板，并把相关实体直接通过其类别映射进模板中，再对模板中的实体进行相关度排序。实验结果表明，与基于聚类的算法相比，该算法能够取得更准确的实体归类整理效果，与先进行相关度排序再归类的方法相比有更低的时间复杂度，可降低人工构建百科相关实体的代价。
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