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跨语言命名实体翻译对抽取的研究综述
被引量：
2
1
作者
王志娟
李福现
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第S1期14-18,28,共6页
跨语言命名实体对于机器翻译、跨语言信息抽取都具有重要意义,从命名实体的音译、基于平行/可比语料库的跨语言命名实体对齐、基于网络挖掘的跨语言命名实体对翻译抽取3个方面对跨语言命名实体翻译对抽取的研究现状进行了总结。音译是...
跨语言命名实体对于机器翻译、跨语言信息抽取都具有重要意义,从命名实体的音译、基于平行/可比语料库的跨语言命名实体对齐、基于网络挖掘的跨语言命名实体对翻译抽取3个方面对跨语言命名实体翻译对抽取的研究现状进行了总结。音译是跨语言命名实体翻译对抽取的重点内容之一,基于深度学习的音译模型将是今后的研究重点。目前,跨语言平行/可比语料库的获取和标注直接影响基于语料库的跨语言命名实体对齐的深入研究。基于信息检索和维基百科的跨语言命名实体翻译对抽取研究将是跨语言命名实体翻译对抽取研究的趋势。
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关键词
命名
实体
翻译对
音译
命名实体对齐
网络挖掘
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职称材料
基于外部ID的中文实体对齐分析——以中国科学院院士Wikidata数据子集为例
被引量：
2
2
作者
王瑞云
贾君枝
《国家图书馆学刊》
CSSCI
北大核心
2020年第2期102-112,F0003,共12页
本文尝试解决中文学者命名实体与外部知识库的实体对齐短缺的问题。通过SPARQL语义查询抽取维基数据子图——中国科学院院士的知识图谱子图,初步构建国内知识库的中文院士实体与Wikidata实体的对齐以及与外部ID对应的知识库的实体对齐...
本文尝试解决中文学者命名实体与外部知识库的实体对齐短缺的问题。通过SPARQL语义查询抽取维基数据子图——中国科学院院士的知识图谱子图,初步构建国内知识库的中文院士实体与Wikidata实体的对齐以及与外部ID对应的知识库的实体对齐。对院士实体的三个数量型特征对齐的外部ID个数(ids)、不同语种的Wikipedia站点个数(sites)、实体的全部陈述个数(states)与目标分类(有无VIAF实体对齐)的相关分析发现,目标分类与ids特征正向相关最强,直接VIAF实体对齐只存在ids高区的院士,占比偏低。因此,提出利用LC、ISNI等外部ID,应用VIAF对重要来源库的重定向功能,构建间接的VIAF实体对齐的方法。本文为中文知识库进行外部实体对齐提供了可行的初步方案,提出的实验方法显著地提高了较小ids值(1-7)的院士拥有VIAF实体对齐的个数,最终通过实体对齐的VIAF信息集成增加了院士实体的ids数量,丰富了中文学者与外部知识库的实体对齐信息。图4。表5。参考文献19。
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命名实体对齐
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职称材料
题名
跨语言命名实体翻译对抽取的研究综述
被引量：
2
1
作者
王志娟
李福现
机构
中央民族大学信息工程学院
国家语言资源监测与研究中心少数民族语言分中心
合一网络技术有限公司数据智能部
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第S1期14-18,28,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(61331013)
国家语委科研项目(WT125-46)资助
文摘
跨语言命名实体对于机器翻译、跨语言信息抽取都具有重要意义,从命名实体的音译、基于平行/可比语料库的跨语言命名实体对齐、基于网络挖掘的跨语言命名实体对翻译抽取3个方面对跨语言命名实体翻译对抽取的研究现状进行了总结。音译是跨语言命名实体翻译对抽取的重点内容之一,基于深度学习的音译模型将是今后的研究重点。目前,跨语言平行/可比语料库的获取和标注直接影响基于语料库的跨语言命名实体对齐的深入研究。基于信息检索和维基百科的跨语言命名实体翻译对抽取研究将是跨语言命名实体翻译对抽取研究的趋势。
关键词
命名
实体
翻译对
音译
命名实体对齐
网络挖掘
Keywords
Named entity translation pairs
Transliteration
Named entity alignment
Web mining
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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职称材料
题名
基于外部ID的中文实体对齐分析——以中国科学院院士Wikidata数据子集为例
被引量：
2
2
作者
王瑞云
贾君枝
机构
山西大学经济与管理学院
中国人民大学信息资源管理学院
出处
《国家图书馆学刊》
CSSCI
北大核心
2020年第2期102-112,F0003,共12页
基金
国家社会科学基金项目“中文学术领域命名实体的知识图谱构建研究”(项目编号:18BTQ072)的研究成果之一。
文摘
本文尝试解决中文学者命名实体与外部知识库的实体对齐短缺的问题。通过SPARQL语义查询抽取维基数据子图——中国科学院院士的知识图谱子图,初步构建国内知识库的中文院士实体与Wikidata实体的对齐以及与外部ID对应的知识库的实体对齐。对院士实体的三个数量型特征对齐的外部ID个数(ids)、不同语种的Wikipedia站点个数(sites)、实体的全部陈述个数(states)与目标分类(有无VIAF实体对齐)的相关分析发现,目标分类与ids特征正向相关最强,直接VIAF实体对齐只存在ids高区的院士,占比偏低。因此,提出利用LC、ISNI等外部ID,应用VIAF对重要来源库的重定向功能,构建间接的VIAF实体对齐的方法。本文为中文知识库进行外部实体对齐提供了可行的初步方案,提出的实验方法显著地提高了较小ids值(1-7)的院士拥有VIAF实体对齐的个数,最终通过实体对齐的VIAF信息集成增加了院士实体的ids数量,丰富了中文学者与外部知识库的实体对齐信息。图4。表5。参考文献19。
关键词
外部ID
Wikidata
VIAF
命名实体对齐
Keywords
External-ID
Wikidata
VIAF
Named Entity Alignment
分类号
G254 [文化科学—图书馆学]
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出处
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1
跨语言命名实体翻译对抽取的研究综述
王志娟
李福现
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
2
基于外部ID的中文实体对齐分析——以中国科学院院士Wikidata数据子集为例
王瑞云
贾君枝
《国家图书馆学刊》
CSSCI
北大核心
2020
2
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职称材料
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