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基于人物互斥属性的中文人名消歧

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本文针对人名消歧任务中，由于歧义人名处于相近领域而区分困难的情况，提出了基于人物属性互斥与非互斥的两阶段人名消歧义方法。该方法的第一阶段，利用领域知识库和启发式规则抽取人物相关属性，包括职业领域、职务、相关实体等，利用这些属性进行人物的初步的聚合与划分，并识别出互斥与非互斥的人物；第二阶段则是在第一阶段的基础上，再进行一次基于主题聚类的人名消歧的过程，得到最终结果。在SIGHAN 2010训练数据上的对比实验中，本文提出的方法，较于单纯基于主题聚类算法的人名消歧，在Purity评价方法中，F 值平均提高了2个百分点，在B-Cubed 评价方法中，F值平均提高了3个百分点。

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来源
《第六届全国信息检索学术会议》|2010年|333-340|共8页
会议地点黑龙江镜泊湖
作者
周晓; 李超; 胡明涵; 王会珍;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.43;
关键词
人名消歧; 文本聚类; 人物属性; 人名互斥;

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