基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體鏈接方法.pdf

1、文本理解在自然語(yǔ)言處理和人工智能領(lǐng)域起著重要的作用，實(shí)體鏈接是幫助計(jì)算機(jī)理解文本的重要研究?jī)?nèi)容。實(shí)體鏈接指將一段文本中的實(shí)體指稱(chēng)抽取出來(lái)，將這些實(shí)體指稱(chēng)消歧后映射到指定知識(shí)庫(kù)中的唯一實(shí)體上。實(shí)體鏈接能夠幫助計(jì)算機(jī)找到句子中的重要語(yǔ)義信息，判斷詞語(yǔ)在不同上下文語(yǔ)境中的不同含義，在幫助計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言中是不可或缺的。從兩個(gè)角度提出了實(shí)體鏈接方法，分別是基于百科網(wǎng)站屬性表的實(shí)體鏈接和基于純文本的實(shí)體鏈接。
　　本研究從人理解文本的角度

2、出發(fā)，從詞語(yǔ)理解到句子理解，闡述了分詞，詞向量表達(dá)，文檔向量表達(dá)，同義詞映射等基本的自然語(yǔ)言處理過(guò)程，并根據(jù)百度百科、互動(dòng)百科、中文維基百科構(gòu)建了一個(gè)基礎(chǔ)的中文知識(shí)庫(kù)。首先提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的排序算法來(lái)處理屬性表格中的實(shí)體消歧問(wèn)題，旨在加強(qiáng)中文知識(shí)庫(kù)中實(shí)體的關(guān)聯(lián)性。然后提出了一種基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本實(shí)體鏈接算法，從文本中抽取實(shí)體指稱(chēng)并尋找對(duì)應(yīng)的候選集實(shí)體，利用雙向長(zhǎng)短期網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)體指稱(chēng)以及實(shí)體指稱(chēng)的類(lèi)型建立模型，利用深度卷積神經(jīng)