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加权平均Word2Vec实体对齐方法
被引量：
6
1
作者
罗钰敏
刘丹
+1 位作者
尹凯
赵宏森
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期1927-1933,共7页
针对已有文本相似度计算方法应用在实体对齐上准确率低的问题,提出一种加权平均Word2Vec的实体对齐方法。利用Word2Vec训练文本,得到词向量模型;使用LTP(language technology platform)工具抽取文本中的命名实体并对其进行分词、去停用...
针对已有文本相似度计算方法应用在实体对齐上准确率低的问题,提出一种加权平均Word2Vec的实体对齐方法。利用Word2Vec训练文本,得到词向量模型;使用LTP(language technology platform)工具抽取文本中的命名实体并对其进行分词、去停用词处理,由Word2Vec得到处理后的词向量;根据分词后出现相同词的情况进行加权归一,得到各实体的特征向量;利用特征向量计算余弦相似度得到对齐结果。实验结果表明,与已有的文本相似度方法及未改进的Word2Vec方法对比,所提方法降低了实体对齐的漏检率,提高了准确性。
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关键词
词嵌入
命名实体识别
中文组织机构名
实体对齐
词向量
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职称材料
题名
加权平均Word2Vec实体对齐方法
被引量：
6
1
作者
罗钰敏
刘丹
尹凯
赵宏森
机构
电子科技大学电子科学技术研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期1927-1933,共7页
文摘
针对已有文本相似度计算方法应用在实体对齐上准确率低的问题,提出一种加权平均Word2Vec的实体对齐方法。利用Word2Vec训练文本,得到词向量模型;使用LTP(language technology platform)工具抽取文本中的命名实体并对其进行分词、去停用词处理,由Word2Vec得到处理后的词向量;根据分词后出现相同词的情况进行加权归一,得到各实体的特征向量;利用特征向量计算余弦相似度得到对齐结果。实验结果表明,与已有的文本相似度方法及未改进的Word2Vec方法对比,所提方法降低了实体对齐的漏检率,提高了准确性。
关键词
词嵌入
命名实体识别
中文组织机构名
实体对齐
词向量
Keywords
Word2Vec
named entity recognition
Chinese organization name
entity alignment
word vector
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权平均Word2Vec实体对齐方法
罗钰敏
刘丹
尹凯
赵宏森
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
6
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