随着网络信息的不断丰富,实体链指日渐成为自然语言处理任务的核心技术。针对2016年度由清华大学计算机系知识工程实验室、豆瓣、微软亚洲研究院联合举办的实体发现与实体链接的评测任务,提出了一种基于知识图谱库的实体链指方法。该方法首先对知识库进行预处理,然后计算知识图谱库的网状结构内部数据的关联度,从而实现实体名称链指。经测试后,实体链指准确率高达0.89,效果良好。
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