基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型

实体链接是知识图谱领域的重要研究内容,现有的实体链接模型研究大多集中在对手工特征的选择上,不能很好地利用实体间的语义信息来实现更高效的实体链接效果。故提出一个基于深度语义匹配模型和卷积神经网络的实体链接模型,候选实体生成阶段采用构造同名字典,并基于上下文进行字典扩充,通过匹配来选择候选实体集。通过卷积神经网络来捕获深层语义信息,进行特征提取,并将其作为语义匹配模型的输入,通过模型训练学习选择出最佳参数,并输出语义相似度最高的候选实体作为实体链接的结果。在NLP&CC2014_ERL数据集上较Ranking SVM模型准确率提升了3.9%,达到86.7%。实验结果表明了提出的新模型性能优于当前的主流模型。