聚类集成提升人名消歧算法：新方法与实验验证

该篇论文主要探讨了传统人名消歧算法存在的问题，即每种特征往往只能反映人物实体的部分信息，并且不同的聚类算法有各自的优缺点。为解决这些问题，作者提出了一种创新的方法——基于聚类集成的人名消歧算法。具体步骤包括： 首先，从文本数据中提取关键信息，构建上下文特征、实体特征和社会关系特征。上下文特征关注人名在句子中的位置和上下文语境，实体特征则是指与人名相关的词汇和共现词，社会关系特征则考虑人名与其他实体之间的关联性。这些特征被转化为三个相似度矩阵，分别反映了不同角度的相似度度量。 接着，将这三个相似度矩阵融合成一个融合相似度矩阵，通过整合多维度的信息来提高识别准确性。融合过程可能涉及到加权平均或其他综合方法，以确保各特征间的平衡。 然后，使用多种聚类算法对融合后的相似度矩阵进行划分，如凝聚层次聚类等，获取不同的聚类结果。这样可以充分利用不同算法的优势，增加模型的多样性。 最后，引入基于均方误差邻接矩阵聚类（SEAM）算法，对这些不同的聚类结果进行集成。SEAM算法可能通过计算聚类间的误差差异，选择最合适的聚类配置，从而提高整体的消歧性能。 论文在CLP2010人名消歧训练语料上进行了实验验证。实验结果显示，新提出的基于聚类集成的人名消歧算法显著提高了人名消歧的准确性和鲁棒性，证明了这种方法的有效性。这种集成策略能够综合多个聚类结果，减少了单一算法的局限性，使得模型在处理复杂场景时更具优势。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的人名消歧策略，通过融合多特征和集成多种聚类算法，提升了消歧任务的精度和稳健性，对于提升自然语言处理中的实体识别性能具有重要意义。