深度学习与关联图驱动的领域知识图谱短文本实体链接

本文主要探讨了"基于领域知识图谱的短文本实体链接"这一关键技术在计算机工程与应用领域的最新进展。实体链接是一种重要的自然语言处理技术，其目的是将文本中的潜在实体指称与知识库中的候选实体进行关联，确保信息的准确性和一致性。在短文本环境下，由于数据稀疏和语境缺失，实体链接面临诸多挑战，如一词多义和候选实体的不确定性。 针对这些挑战，作者提出了一个深度神经网络与关联图相结合的实体链接模型。模型通过融合字符特征、上下文信息和深层语义，以增强实体和指称的表达能力。具体来说，它利用Fast-newman算法对知识图谱进行聚类，形成不同类型的实体簇，以便更好地组织和理解实体之间的关系。在相似度计算阶段，模型使用偏向随机游走算法来评估候选实体之间的语义相关度，从而提高指称与候选实体的匹配精度。 该模型特别注重解决中文短文本中常见的歧义问题，以及候选链接过程中候选实体不确定性的影响。通过这种方法，模型能够在缺乏丰富上下文的情况下，有效地将文本中的实体指称精确地链接到知识图谱中的目标实体，从而提高实体链接任务的性能。 文章的关键词包括实体链接、神经网络、关联图、相似度计算和语义相关性，表明了研究的核心技术路径。此外，作者还提供了文献标志码和中图分类号，方便读者定位和引用相关研究。这篇文章为解决领域特定的短文本实体链接问题提供了一个创新的解决方案，具有很高的实用价值和理论意义。