基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體鏈接方法.pdf

1、文本理解在自然語言處理和人工智能領(lǐng)域起著重要的作用，實(shí)體鏈接是幫助計(jì)算機(jī)理解文本的重要研究內(nèi)容。實(shí)體鏈接指將一段文本中的實(shí)體指稱抽取出來，將這些實(shí)體指稱消歧后映射到指定知識庫中的唯一實(shí)體上。實(shí)體鏈接能夠幫助計(jì)算機(jī)找到句子中的重要語義信息，判斷詞語在不同上下文語境中的不同含義，在幫助計(jì)算機(jī)理解自然語言中是不可或缺的。從兩個角度提出了實(shí)體鏈接方法，分別是基于百科網(wǎng)站屬性表的實(shí)體鏈接和基于純文本的實(shí)體鏈接。
　　本研究從人理解文本的角度

2、出發(fā)，從詞語理解到句子理解，闡述了分詞，詞向量表達(dá)，文檔向量表達(dá)，同義詞映射等基本的自然語言處理過程，并根據(jù)百度百科、互動百科、中文維基百科構(gòu)建了一個基礎(chǔ)的中文知識庫。首先提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的排序算法來處理屬性表格中的實(shí)體消歧問題，旨在加強(qiáng)中文知識庫中實(shí)體的關(guān)聯(lián)性。然后提出了一種基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本實(shí)體鏈接算法，從文本中抽取實(shí)體指稱并尋找對應(yīng)的候選集實(shí)體，利用雙向長短期網(wǎng)絡(luò)對實(shí)體指稱以及實(shí)體指稱的類型建立模型，利用深度卷積神經(jīng)