计算机应用研究

作者：杨宁,卢菁,邵清,刘丛,

单位：上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093；

关键词：实体识别,无模式实体,分量权重,聚类分量,无向分块加权图,

基金：国家自然科学基金青年基金项目(61703278)；；

当前利用分块进行实体识别的方案，忽略分块键权重和分块键的歧义，导致精确度较低。提出一个基于无向加权图的无模式实体识别方法，抽取数据源中的分量，利用分量信息熵和TF-IDF方法组合求取聚类分量，建立统一分块方案。通过聚类分量权重与分块键的关系，赋予每组分块键一定的权重，将该权重与边的共现频次进行相乘加权形成无向分块加权图，最后通过修剪方案进行边的修剪，从而解决了数据多分量及分块键歧义问题，提高了精确度。在七个真实数据集上的实验证明了该方法的有效性和可扩展性。

来源：2021年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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