互联网验证与百科知识结合的中文人名消岐方法

“结合百科知识和互联网验证的中文人名消岐 .pdf” 这篇论文探讨了在互联网信息时代，中文人名消岐的重要性和挑战。人名消岐是自然语言处理领域的一个关键任务，旨在识别文本中出现的人名，并确定它们分别对应的不同真实世界实体。随着网络信息的爆炸式增长，这一任务变得尤为关键，因为它对于信息检索、信息提取和机器翻译等应用具有深远影响。 传统的消岐方法主要依赖于人名所在文档内的上下文信息，但这种方法往往受限于局部信息的局限性，可能无法充分理解人名的真实含义。论文提出了一种创新的解决方案，即结合百科知识和互联网验证来增强消岐效果。首先，他们利用中文百科全书（如维基百科）中的人名实体描述，通过计算文档中词语与百科描述词语的相似度来生成候选人名实体集合。这种方法有助于弥补单个文档中信息不足的问题。 接下来，论文中提到的方法利用互联网搜索引擎对人名实体描述和文档中的关键词进行查询验证。通过分析返回的结果集，可以获取更多的上下文信息，进一步区分同名实体。最后，论文引入了一个分类器，对查询验证后的结果进行分析，以判断是否采用特定的人名实体，从而得出最终的消岐决策。 在CIPS-SIGHAN2012人名消岐评测数据集上进行的实验表明，这种结合百科知识和互联网验证的方法能显著提高人名消歧的精度。这一成果对于提高信息处理系统的准确性和效率，特别是在处理大量网络文本时，具有重要的理论价值和实际应用前景。 关键词涉及的领域包括计算机应用技术，人名消歧，互联网验证以及百科知识的运用。论文作者来自哈尔滨工业大学深圳研究生院网络环境智能计算重点实验室和香港理工大学电子计算学系，他们在自然语言处理方面有深入的研究。 该论文提出了一种创新的策略，通过整合百科资源和互联网信息，有效地解决了中文人名消岐的难题，为自然语言处理技术的进步提供了新的思路。这种方法不仅能够提高消歧准确性，而且展示了知识图谱和网络搜索在信息处理中的潜力。