实体消歧相关论文
文本分类任务作为文本挖掘的核心问题,已成为自然语言处理领域的一个重要课题.而短文本分类由于稀疏性、实时性和不规范性等特点,......
实体链接为构建知识图谱的最后一步，它用于解决实体间存在的变体、歧义和不可链接问题。已有相关研究集中于医疗、生物和新闻领域，但......
由于网络上数据量的快速增长,从海量数据中获取用户需要的信息成为一项十分困难的工作,因此近年来可以准确查询答案的问答系统备受......
我军现有的各类指控知识库大多关联性弱,在表示语言和表示模型上存在差异,使得对信息的交互和深入挖掘难以实现。开展基于知识图谱......
网络中的数据量迅速增长,如何挖掘并利用网络数据中有用的信息是当前自然语言处理领域关注的重点问题。网络中的数据通常是以自然......
随着软硬件技术的飞速发展,大规模知识图谱的构建和存储成为了可能,并为问答系统、药物发现等人工智能应用提供了知识基础。问答系......
传统的命名实体消歧技术通常依靠丰富的上下文语境和外部实体知识库,而很多新兴实体缺乏知识库且包含实体的文本长度较短,这些局限......
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......
信息化时代,数据爆炸增长,人工智能技术推动了人们对数据的应用。知识图谱可以给人工智能赋予深度理解的能力,知识图谱技术的发展,......
知识库问答(KBQA)是指利用知识库中的一个或多个知识三元组回答一个自然语言问题,需要检测问题中提及的知识库实体和关系.关系检测......
文本信息抽取是自然语言处理任务中的一个重要研究方向，其目的是从自然语言文本中抽取实体，关系和事件等事实信息，并形成结构化的数据......
词义消歧(WSD)技术是计算机根据文本距离、上下文语境等特征来自动获取并确认词语的意义。词义歧义是指一词多义，即一个词在不同的......
目前,随着移动终端普及和网络的提速,以短视频为代表的大流量传播内容逐渐获得各大平台和用户的青睐。此类短视频中,有相当大一部......
随着互联网的发展,网络文本呈现指数级增长,词语的多义性和歧义性问题给准确理解文本信息带来了严重挑战。实体链接技术将文本中有......
互联网的蓬勃发展推动了大数据时代的浪潮,网络在为我们带来便利的同时,也带来了诸多的问题。而信息爆炸就是大数据时代面临的一个......
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......
知识图谱表示学习通过将实体和关系嵌入连续低维的语义空间中,获取实体和关系的语义关联信息。设计一种融合实体类别信息的类别增......
针对专家推荐场景下中文机构名称存在语义异构的问题,提出搜索引擎与规则相结合的中文实体名称消歧方法,首先利用搜索引擎的映射能......
针对微博内容较短、歧义较大的问题,利用概率主题模型对用户的兴趣进行建模,提出了一种基于用户兴趣的微博实体链接方法。具体地,......
面向企业知识图谱的构建与分析,通过获取企业信息、企业高管信息、企业新闻资讯信息等,自动构建企业—高管—资讯知识图谱。在构建......
介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状,分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型,并......
文章基于收集的近30年知识图谱主题文献展示了知识图谱发展的趋势,利用关键词共现呈现了知识图谱领域主题的相互联系和结构,基于描......
在实体消歧问题中,特征文本是指输入实体消歧系统的用于表征实体指称和候选实体的文本,其质量对于实体消歧的性能有重要的影响.论......
实体链接技术在知识组织、信息检索、语义出版等诸多领域有着重要研究意义和实践价值,可广泛应用于知识库扩容、机器翻译、自动问......
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......
随着信息技术及智能技术的迅猛发展,人类已经从IT(Information Technology)时代走向DT(Data Technology)时代。以互联网为载体,全......
针对实体上下文信息主题漂移的问题,提出一种基于双词主题模型的实体消歧方法.方法考虑到实体在一定语义环境下具有不同的主题,且......
目的 面向生物医学领域基于文献的知识学习及应用需求,为解决实体识别中存在的词语歧义问题,提出一种基于上下文特征的实体消歧算......
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,基于数据挖掘、机器学习、知识工程的知识图谱研究吸引了大量研究者的关注。知识图谱对于人工......
随着移动互联网和云储存技术的高速发展,个人行为数据的多源性导致实体关联变得更加复杂。对于实体歧义问题,传统方法是通过文本向......
针对特定领域提出了一种结合词向量和图模型的方法来实现实体消歧。以旅游领域为例,首先选取维基百科离线数据库中的旅游分类下的......
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......
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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......
从非结构／半结构化数据中快速准确地搜索到各种实体(例如人名、组织机构、产品和药品)及其相关信息成为很多应用的关键,包括信息检......
为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统D......
知识库问答实体链接任务需要将问句内容精准链接到知识库中实体.当前方法大多难以兼顾链接实体的召回率和精确率,并且仅能根据文本......
科技专家库的建设和完善对于科研工作者、相关企业来说至关重要。建立一个标准、规范、高效的科技专家库并投入使用,不仅对企业和......
在当下这个互联网技术飞速发展的时代,文档万维网己经转变成为语义网,语义网应用在各行各业的各个领域,而知识图谱是语义网的最为......
传统词向量训练模型仅考虑词共现而未考虑词序,语义表达能力弱。此外,现有实体消歧方法没有考虑实体的局部特征。综合实体的全局特......
实体链接是指将文本中具有歧义的实体指称项链接到知识库中相应实体的过程。该文首先对实体链接系统进行了分析,指出实体链接系统......
将实体搜索技术应用于中文专利摘要文本,并在实体搜索过程中使用了实体消歧技术,得到用户最关注的实体相关信息。在充分分析了专利......
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,......
