融合卷积神经网络与重启随机游走的实体链接技术

“融合卷积神经网络和重启随机游走的实体链接方法.pdf”是一篇发表在《北京邮电大学学报》2018年第1期的学术文章，作者是谭咏梅、李晓光和吕学强。该研究探讨了一种结合卷积神经网络（CNN）与重启随机游走（Random Walk with Restart）的实体链接新方法，旨在提高实体链接的准确性。 实体链接是知识图谱领域的一个关键任务，它旨在识别文本中提及的实体并将其映射到知识库中的相应实体。传统的实体链接方法通常涉及识别文本中的指称表达、生成候选实体集以及选择最佳匹配。然而，这些方法在处理复杂语境和噪声数据时可能会遇到挑战。 本文提出的方法首先对文本中的指称进行识别，这是通过自然语言处理技术来完成的，如命名实体识别（NER）。然后，生成候选实体集合，这通常基于词汇匹配、同义词库或先验知识。接下来，文章引入了融合卷积神经网络，这是一种深度学习模型，能有效捕获文本中的局部和全局特征，以区分不同候选实体之间的关系。CNN在这里用于学习指称上下文的表示，从而更好地理解其语义。 重启随机游走是一种在网络中遍历节点的概率模型，常用于社区检测和图挖掘。在这个实体链接框架中，它被用来模拟从指称出发，在知识图谱中游走的过程。通过考虑游走的到达概率，可以评估候选实体与文本上下文的相关性。重启随机游走可以捕捉到知识图谱结构信息，弥补纯基于文本特征的不足。 最后，对于那些在知识库中找不到对应实体的指称，论文提出了聚类策略，将它们归为一类，可能是由于知识库不完整或者实体表示的局限性导致的。这种聚类方法有助于发现潜在的新实体或改进知识库。 在TAC-KBP2016实体识别与链接评测数据集上，提出的实体链接方法取得了F1-measure（FCEAFm）为0.652的性能，优于2016年评测第一名的0.643。这证明了融合CNN和重启随机游走的实体链接方法的有效性和优势。 关键词：实体链接、卷积神经网络、重启随机游走 中图分类号：TN911.22 文献标志码：A 该研究通过整合深度学习和图论方法，为实体链接提供了一种创新解决方案，提升了在复杂文本环境下的实体识别和映射能力。这种方法不仅对信息检索、问答系统和知识图谱构建等领域有重要意义，也为未来实体链接技术的发展提供了新的思路。