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基于图的查询日志实体别名抽取方法
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:中文信息学报
  • 时间:2013
  • 页码:149-155
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院软件研究所,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61272324)
  • 相关项目:面向异构Web信息源的语义知识获取和融合关键技术研究
中文摘要:

实体的别名是指同一个实体的不同名称。传统的别名抽取方法存在训练语料构建困难和时效性差这两个问题。针对这两个问题,该文提出了一种基于图的查询日志实体别名抽取方法。该方法利用查询日志的上下文信息和查询链接信息,构建了二层图(包括别名候选图层和查询链接图层),并通过随机游走算法对图中的候选别名进行排序。实验结果表明:1)该方法准确率达到了71.8%,证明该方法可行有效。2)使用查询链接信息进行别名抽取优于使用上下文信息进行别名抽取。这两种信息的结合能获得更好的别名抽取效果。

英文摘要:

The alias of entity means the different names which refer to the same entity.Traditional alias extraction methods often have two problems:1)the difficulty of constructing training corpus;2)the lack of timeliness.To resolve the two problems,this paper proposes a graph based alias extraction method using query log.This method uses context information and query-link information,constructs a two-layer graph(including the candidate alias layer and the query-link layer)and sorts the alias using random walk algorithm.The experimental results show that:1)our method achieves the accuracy of 71.8%,which proves our method is effective.2)Using query-link information outperforms the method which uses context information and the combination of this two type’s information improves the performance.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136