命名实体消歧研究进展综述

【目的】调研近年来命名实体消歧领域的相关研究和资源,重点介绍命名实体消歧方法研究进展。【文献范围】使用知网数据库、万方数据知识服务平台和EBSCO外文期刊平台检索命名实体消歧相关文献,共选择57篇代表性文献和电子资源。【方法】从实体显著性、上下文相似度、实体关联度、深度学习和特殊标识资源5个角度对命名实体消歧的方法和思路进行归纳总结,并对可用的辅助知识库和开源工具以及国际评测会议进行梳理。【结果】传统的方法经典易用,而近年来出现的深度学习等新方法,则明显地提升了消歧效果。有效的消歧模型往往整合了不同类型方法,以期达到最优消歧效果。【局限】基于已有文献对各种方法的对比分析尚存在一定的主观性。【结论】现有的命名实体消歧方法仍然处在发展阶段,未来可利用人工智能方法和领域资源进一步提升实体消歧效果。