【摘 要】
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针对细分领域实体识别所面临的实体规模受限、语料样本相对缺乏的挑战,提出了一种融合领域相关度与上下文信息的、无监督的窄域实体识别方法.首先,融合词频及上下文信息,设计
【机 构】
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北京工业大学信息学部,磁共振成像脑信息学北京市重点实验室,日本前桥工科大学生命情报学科
【基金项目】
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北京市教育委员会科技计划一般资助项目（KM201710005026）,国家重点基础研究发展规划资助项目（2014CB744600）,国家自然科学基金国际合作重点资助项目（61420106005）
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针对细分领域实体识别所面临的实体规模受限、语料样本相对缺乏的挑战,提出了一种融合领域相关度与上下文信息的、无监督的窄域实体识别方法.首先,融合词频及上下文信息,设计了术语-语料库相关性假设,并利用对数似然比计算假设的可能性,获得候选实体的领域区分度;在此基础上,基于候选实体的中心词在语料库中的相对领域占比,构建领域依存度函数,识别候选实体的领域倾向性;最后,绑定领域区分度和领域依存度,计算候选实体的领域相关度,选择领域相关度大于阈值的候选实体作为被识别的窄域实体.实验结果表明：该方法在减少识别过程人工干预
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