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CGR-BERT-ZESHEL:基于中文特征的零样本实体链接模型
1
作者
潘建
吴志伟
李燕君
《计算机科学》
北大核心
2025年第4期262-270,共9页
目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征...
目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征的零样本实体链接模型CGR-BERT-ZESHEL。该模型首先通过引入视觉图像嵌入和传统字符嵌入,分别将字形特征和部首特征输入模型,从而增强词向量特征并缓解未登录词对模型性能的影响;然后采用候选实体生成和候选实体排序两阶段的方法得到实体链接的结果。在Hansel和CLEEK两个数据集上进行实验,结果表明,与基线模型相比,CGR-BERT-ZESHEL模型在候选实体生成阶段的性能指标Recall@100提高了17.49%和7.34%,在候选实体排序阶段的性能指标Accuracy提高了3.02%和3.11%;同时,在Recall@100和Accuracy指标上的性能均优于其他对比模型。
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实体
链接
中文零样本
BERT
候选
实体
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题名
CGR-BERT-ZESHEL:基于中文特征的零样本实体链接模型
1
作者
潘建
吴志伟
李燕君
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江工业大学之江学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第4期262-270,共9页
基金
浙江省自然科学基金探索项目(LGF20F020015)。
文摘
目前,在实体链接任务的研究中,对中文实体链接、新兴实体与不知名实体链接的研究较少。此外,传统的BERT模型忽略了中文的两个关键方面,即字形和部首,这两者为语言理解提供了重要的语法和语义信息。针对以上问题,提出了一种基于中文特征的零样本实体链接模型CGR-BERT-ZESHEL。该模型首先通过引入视觉图像嵌入和传统字符嵌入,分别将字形特征和部首特征输入模型,从而增强词向量特征并缓解未登录词对模型性能的影响;然后采用候选实体生成和候选实体排序两阶段的方法得到实体链接的结果。在Hansel和CLEEK两个数据集上进行实验,结果表明,与基线模型相比,CGR-BERT-ZESHEL模型在候选实体生成阶段的性能指标Recall@100提高了17.49%和7.34%,在候选实体排序阶段的性能指标Accuracy提高了3.02%和3.11%;同时,在Recall@100和Accuracy指标上的性能均优于其他对比模型。
关键词
实体
链接
中文零样本
BERT
候选
实体
生成
候选实体排序
Keywords
Entity linking
Chinese zero-shot
BERT
Candidate entity generation
Candidate entity ranking
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
CGR-BERT-ZESHEL:基于中文特征的零样本实体链接模型
潘建
吴志伟
李燕君
《计算机科学》
北大核心
2025
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