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题名一种基于用户兴趣的微博实体链接方法
被引量：1
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作者
宋俊
李禹恒
黄宇
陈昊
付琨
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机构
中科院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
北京空间信息中继传输研究中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第7期2079-2082,共4页
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基金
国家"863"计划资助项目(2012AA011005)
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文摘
针对微博内容较短、歧义较大的问题,利用概率主题模型对用户的兴趣进行建模,提出了一种基于用户兴趣的微博实体链接方法。具体地,利用现有的主题模型从知识库的大量数据中训练实体与上下文词汇的语义关联,提出用户兴趣主题模型来建模用户对实体的兴趣以及微博的语义,并完成实体链接的任务。此外,在真实数据集上进行了大量实验和分析,取得了87.6%的实体链接准确率,实验结果表明,与现有方法相比,该方法通过用户兴趣的建模更好地刻画了微博的语义,因而也取得了更高的实体链接准确率。
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关键词
自然语言理解
实体链接
实体消歧
概率主题模型
用户兴趣建模
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Keywords
natural language process
entity linking
entity disambiguation
topic model
user interest model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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