基于无向分块加权图的无模式实体识别方法研究
Research on schema-agnostic entity resolution based on undirected block weighted graph
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
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。
基金项目
国家自然科学基金青年基金项目(61703278)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0526
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 169-174
文章编号: 1001-3695(2021)01-034-0169-06
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
杨宁, 卢菁, 邵清, 等. 基于无向分块加权图的无模式实体识别方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 169-174. (Yang Ning, Lu Jing, Shao Qing, et al. Research on schema-agnostic entity resolution based on undirected block weighted graph [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 169-174. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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