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面向关联数据联合式实体识别方法及应用研究
1
作者
张静
《安阳师范学院学报》
2021年第5期24-27,共4页
为了改进传统联合式实体识别方法,本文选取语义路径相似度、实体数据对象关系作为研究工具,提出面向关联数据联合式实体识别方法。依据实体数据关系分析结果和相似性判断结果,将多组匹配数据合并到一起,对局部图采取收缩处理,经过相似...
为了改进传统联合式实体识别方法,本文选取语义路径相似度、实体数据对象关系作为研究工具,提出面向关联数据联合式实体识别方法。依据实体数据关系分析结果和相似性判断结果,将多组匹配数据合并到一起,对局部图采取收缩处理,经过相似度传递,得到实体识别结果。测试结果表明,该文提出的实体识别方案在识别速率和对象插入时间两个方面体现出更大优势。
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关键词
相似度传递
联合式实体识别
实体
数据对象关系
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职称材料
题名
面向关联数据联合式实体识别方法及应用研究
1
作者
张静
机构
六安职业技术学院
出处
《安阳师范学院学报》
2021年第5期24-27,共4页
基金
2020年度高校优秀人才支持计划(项目编号gxyq2020126)
2020年度安徽省质量工程项目(项目编号2020jxtd254)
2019年度安徽省质量工程项目(项目编号2019jyxm0612)。
文摘
为了改进传统联合式实体识别方法,本文选取语义路径相似度、实体数据对象关系作为研究工具,提出面向关联数据联合式实体识别方法。依据实体数据关系分析结果和相似性判断结果,将多组匹配数据合并到一起,对局部图采取收缩处理,经过相似度传递,得到实体识别结果。测试结果表明,该文提出的实体识别方案在识别速率和对象插入时间两个方面体现出更大优势。
关键词
相似度传递
联合式实体识别
实体
数据对象关系
Keywords
similarity transfer
joint entity recognition
entity data object relationship
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
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1
面向关联数据联合式实体识别方法及应用研究
张静
《安阳师范学院学报》
2021
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