《中国人工智能学会通讯》——6.7 实体链接任务及系统
6.7 实体链接任务及系统 给定一段文本（如“在旧金山的发布会上，苹果为开发者推出新编程语言 Swift”），一个实体链接系统需要通过如下多个子任务来实现实体消歧 [4] 。 1 . 识别文档中的实体提及 (mention)。这里的提及指的是我们想要链接的对象，如上面例子文本中的提及 {“旧金山”，“苹果”，“Swift”}。 2 . 针对每一个提及，识别该提及在知识图谱中可能指向的候选目标实体....
《中国人工智能学会通讯》——11.47 领域文本中的实体链接技术
11.47 领域文本中的实体链接技术 除了通用知识库，我们还拥有很多领域知识库（如 DBLP 文献网络 、IMDb 电影网络）。将领域文本中的命名实体链接到相应领域知识库，对领域文本的分析和领域知识库的扩充非常有帮助。目前主流的实体链接算法都是针对通用的维基百科或者由维基百科生成的知识库（如 YAGO），这些算法都依赖于与维基百科相关的特征，例如维基百科文章中的上下文文本信息、基于维基百科的相关....
《中国人工智能学会通讯》——11.46 微博中的实体链接技术
11.46 微博中的实体链接技术 近来微博已成为互联网用户越来越重要的信息来源，每天有数亿条微博被产生出来。将微博中出现的命名实体链接到知识库中的对应实体有助于微博用户兴趣点的发现，以及微博推荐等应用。由于微博文本本身短小、随意且低质的特点，微博中的实体链接任务更具挑战性。自然语言文本中的实体链接技术主要针对万维网中的新闻文章，它们的基本想法是利用文本的相似性和同一文档中实体的主题一致性来进行链....
《中国人工智能学会通讯》——11.45 万维网实体列表中的实体链接技术
11.45 万维网实体列表中的实体链接技术 互联网网页中包含大量的结构化实体列表，另外，一个万维网表格中的实体列也可以看作是万维网实体列表。一个万维网实体列表可能包含一些著名足球运动员的名字、一些美国畅销专辑名字或者一些著名艺术家名字。万维网实体列表中的每一项常常指代的是某些实体，该任务就是为万维网实体列表中的每一项找到其在知识库中的对应实体。该任务的输入只是一个万维网实体列表，而不包含上下文文....
《中国人工智能学会通讯》——11.44 自然语言文本中的实体链接技术
11.44 自然语言文本中的实体链接技术 该问题是对万维网上非结构化的自然语言文本中出现的实体进行链接。一般来说，自然语言文本中的实体链接任务的关键步骤是计算实体名字的上下文文本和知识库中实体描述文本之间的相似度。之前主流方法都是利用单词在两个文本中的共现频率来计算文本相似度，并不考虑文本之间的语义关系，效果大多不太理想。为了解决这个问题，我们提出一种新颖的利用语义知识的实体链接框架LINDEN....
《中国人工智能学会通讯》——11.40 面向知识库的实体链接
11.40 面向知识库的实体链接 近年来，万维网上的数据量飞速增长，万维网已经成为世界上最大、最丰富的数据仓库之一。万维网上的数据大多是以自然语言的形式而存在，比如新闻网页、个人主页、微博、论坛等。自然语言本身具有很高的歧义性，特别是对于那些在数据中经常出现的实体来说。一个实体可能拥有多个不同的名字，一个名字也可能指代多个不同的实体。 另一方面，由于知识库在信息检索、问答系统等领域的关键作用，人....
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