-
题名基于无向分块加权图的无模式实体识别方法研究
被引量:3
- 1
-
-
作者
杨宁
卢菁
邵清
刘丛
-
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
-
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第1期169-174,共6页
-
基金
国家自然科学基金青年基金项目(61703278)。
-
文摘
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。
-
关键词
实体识别
无模式实体
分量权重
聚类分量
无向分块加权图
-
Keywords
entity resolution
schema-agnostic entity
attribute weight
clustering attributes
undirected block weighted graph
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-