句义结构分析在中文人名消歧中的应用

"基于句义结构分析的中文人名消歧 (2016年) - 论文 - 工程技术" 这篇论文探讨的是在中文人名消歧领域的一个新方法，它针对传统基于人物属性特征的消歧方法在处理文本特征稀疏情况下的局限性，提出了一种基于句义结构分析的策略。人名消歧是自然语言处理中的一个重要任务，尤其是在信息检索、文本理解以及信息抽取等领域，因为同名现象在中文中非常普遍，可能导致信息混淆。 论文中提到的方法主要分为以下几个步骤： 1. 句义结构分析：首先，通过句义结构分析工具或算法，对文本进行深入解析，以识别出句子中的人物关系和相互作用。这一步旨在提取出能够反映人物间关系的关键特征词。 2. 社会关系图构建：利用提取的关系特征词，构建一个社会关系图。在这个图中，人名实体作为节点，关系特征词作为边，形成一个网络结构，描绘了人物间的互动关系。 3. 辅助特征引入：除了句义结构提供的信息外，论文还考虑了人名实体的职业、所在单位等人物属性作为辅助特征。这些特征可以提供更丰富的上下文信息，帮助区分同名个体。 4. 关系聚类：结合句义结构分析得到的关系特征和辅助特征，对人名实体进行聚类。通过聚类算法，将具有相似特征和关系的人名归为一类。 5. 结果映射：最后，将聚类结果映射回原始文本，以实现人名的正确标识和消歧。 实验结果表明，这种方法能够显著提高中文人名消歧的准确率，尤其是在处理文本特征稀疏的场景下。通过句义结构分析，不仅可以提升人物关系特征和人物属性特征的准确性，还能有效处理语境信息不足的情况。 论文的作者团队包括熊李艳、赵毅、黄卫春、钟茂生和黄晓辉，他们都是在数据挖掘和机器学习领域的专家，分别来自华东交通大学信息工程学院。这项工作得到了国家自然科学基金的支持，展示了在自然语言处理领域，尤其是中文处理方面，句义结构分析对于解决复杂问题的有效性和潜力。 关键词涉及人名消歧、社会关系、句义结构、辅助特征和聚类，这些是论文研究的核心概念。这篇论文对于理解和改进中文文本处理的算法，特别是在人名消歧这一具体任务上，提供了重要的理论和技术支持。