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集成多种特征匹配中文实体名称
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作者
巩军
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第27期136-141,共6页
准确匹配实体名称在信息系统集成中有广泛的应用,而在中文环境中,实体名称的变化和笔误使得中文实体名称难以准确匹配,所以需要开发出适应这些变化和笔误的匹配方法。中文实体名称的相似度从字、词、语义三个层次计算出来,将这些相似度...
准确匹配实体名称在信息系统集成中有广泛的应用,而在中文环境中,实体名称的变化和笔误使得中文实体名称难以准确匹配,所以需要开发出适应这些变化和笔误的匹配方法。中文实体名称的相似度从字、词、语义三个层次计算出来,将这些相似度线性合并起来,集成各自的优势。为了利用更多的匹配特征,引入了两种机器学习的方法:第一种方法通过训练获得一个优化排序和最佳切分点;第二种方法利用支持向量机来判断两个名称是否指向同一实体。在中文实体名称的数据集上的实验表明,这些方法和特征有效提高了匹配的效果。
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关键词
字符串相似度
名字消歧
名字匹配
机器学习
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题名
集成多种特征匹配中文实体名称
1
作者
巩军
机构
北京大学信息技术学院博士后流动站
神华集团
博士后
工作站
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第27期136-141,共6页
文摘
准确匹配实体名称在信息系统集成中有广泛的应用,而在中文环境中,实体名称的变化和笔误使得中文实体名称难以准确匹配,所以需要开发出适应这些变化和笔误的匹配方法。中文实体名称的相似度从字、词、语义三个层次计算出来,将这些相似度线性合并起来,集成各自的优势。为了利用更多的匹配特征,引入了两种机器学习的方法:第一种方法通过训练获得一个优化排序和最佳切分点;第二种方法利用支持向量机来判断两个名称是否指向同一实体。在中文实体名称的数据集上的实验表明,这些方法和特征有效提高了匹配的效果。
关键词
字符串相似度
名字消歧
名字匹配
机器学习
Keywords
string similarity
name disambiguation
name-matching
machine learning
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
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1
集成多种特征匹配中文实体名称
巩军
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
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