基于维基百科的中文跨文本指代消解研究

【摘要】作为信息抽取和信息融合的重要组成部分，跨文本指代消解的研究受到了广泛重视。跨文本指代消解的主要任务是解决实体的多名问题和重名问题，前者是指一个实体具有多个名称，而后者是指不同的实体具有相同的名称。大规模中文跨文本语料库的缺失，阻碍了相关研究工作的开展。鉴于此，本文进行了以下三个方面的研究工作：1.构建一个基于维基百科的中文跨文本指代语料库，并分析了该语料上的跨文本指代现象，为大规模中文跨文本指代消解研究奠定了基础。统计数据表明，同新闻领域相比，维基百科中的实体多名问题比重名问题更加严重。2.实现了基于向量空间模型和无监督聚类的中文跨文本指代消解系统。实验结果表明，实体表述本身的相似度对于系统性能的影响很大，而向量空间相似度特征的作用则并不明显。3.探讨了大规模语料库上的跨文本指代消解技术。采用“分而治之”的思想对每个实体类型的所有的实体表述进行分块处理，各个块内单独聚类，块间则互不影响，缓解了在大规模语料库进行指代消解所产生的时空复杂度问题。实验表明，分块后的指代消解时间大为降低，而性能也保持在一个合理的水平。
【作者】徐晓梅；
【导师】钱龙华；
【作者基本信息】苏州大学，软件工程（专业学位），2014，硕士
【关键词】跨文本指代消解；向量空间模型；聚类；大规模语料库；分而治之；

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