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摘要
因短文本实体消歧具有不能完整地表达语义关系、上下文提供的信息较少等局限性。针对以上难点,该文提出了一种新的方法,混合卷积网络(Mixed Convolution Network, MCN)。该方法的核心思想是首先对数据集进行预处理;其次,采用Google提出的BERT模型进行特征提取,并通过注意力机制将特征进一步抽取后作为CNN模型的输入,通过CNN模型获得句子的依赖特征。同时,该文使用GCN模型获取语义特征,将二者提取到的语义信息融合,输出得到结果。在CCKS2019评测数据集上的实验结果表明,该文提出的混合卷积网络取得了86.57%的精确率,验证了该模型的有效性。
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