检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:胡宜敏[1,2] 宋良图[1,2] 陈鹏[1,2] 魏圆圆[1] 苏雅茹[1,2]
机构地区:[1]中国科学院合肥智能机械研究所智能信息系统研究中心,合肥230031 [2]中国科学技术大学信息科学与技术学院,合肥230026
出 处:《模式识别与人工智能》2013年第1期114-122,共9页Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基 金:国家自然基金项目(No.31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项项目资助
摘 要:根据Markov逻辑网融合一阶谓词逻辑和概率图模型的复杂性及不确定性处理能力的优点,提出将Markov逻辑网和基于本体与WEB搜索的属性抽取算法相结合的命名实体解析方法(MLN_AENER),解决一般基于Markov逻辑网的实体解析方法对非结构化的命名实体解析效果不佳的问题,并将该方法针对中文地理名称解析问题进行相应设计和实验.实验结果表明该方法具有较好的解析效果.Markov Logic Network has the ability to handling the complex representation and the uncertainty of first-order logic and probabilistic graphical models. network and property extraction algorithm employing An entity resolution method based on Markov logic ontology and web search is proposed to improve the performance of named entity resolution for unstructured data based on Markov logic network. The method is then applied to the resolution of Chinese geographic names. The experimental result shows that the proposed method is effective in geographic entity resolution.
关 键 词:马尔科夫逻辑网络 命名实体解析 统计关系学习 机器学习 Web属性抽取
分 类 号:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391.1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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