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专利
 名称： |
一种融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法 |
| 作者： |
余正涛,马晓军,郭剑毅,陈玮,张志坤 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
201710913216.0 |
| 申请日/受理日： |
2017-09-30 |
| 公告日： |
2018-03-30 |
| 授权日： |
2021-05-14 |
| 简介： |
本发明涉及一种融合词向量和主题模型的领域实体消歧方法，属于自然语言处理和深度学习技术领域。本发明获取待消歧实体的候选实体集合，再获取待消歧实体和候选实体的向量形式，结合上下位关系领域知识库获取待消歧实体的类别指称，进行上下文相似度和类别指称相似度计算，再利用LDA主题模型和Skip?gram词向量模型对不同主题分类下的文档进行词向量训练，获取多义词不同含义的词向量表示，用K?Means算法抽取文本的主题领域关键词，进行领域主题关键词相似度计算，最后对三类特征相似度进行融合，把相似度最高的候选实体作为最终的目标实体。本发明优于传统消歧方法，可以很好的满足实际应用的需求。 |
