基于无向分块加权图的无模式实体识别方法研究

当前利用分块进行实体识别的方案,忽略分块键权重和分块键的歧义,导致精确度较低。提出一个基于无向加权图的无模式实体识别方法,抽取数据源中的分量,利用分量信息熵和TF-IDF方法组合求取聚类分量,建立统一分块方案。通过聚类分量权重与分块键的关系,赋予每组分块键一定的权重,将该权重与边的共现频次进行相乘加权形成无向分块加权图,最后通过修剪方案进行边的修剪,从而解决了数据多分量及分块键歧义问题,提高了精确度。在七个真实数据集上的实验证明了该方法的有效性和可扩展性。