一种基于深度学习的非监督命名实体语义消歧方法
基本信息
| 申请号 | CN201410488048.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN104268200A | 公开（公告）日 | 2015-01-07 |
| 申请公布号 | CN104268200A | 申请公布日 | 2015-01-07 |
| 分类号 | G06F17/30(2006.01)I;G06F17/27(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 余雷;邓攀;闫碧莹;袁伟;李玉成;万安格 | 申请（专利权）人 | 中科明远（北京）并行软件有限公司 |
| 代理机构 | 北京永创新实专利事务所 | 代理人 | 祗志洁 |
| 地址 | 100190 北京市海淀区中关村南四街4号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的非监督命名实体语义消歧方法，针对某一特定领域，在垂直网站上抓取评论数据并进行预处理；对评论数据中文分词；利用主题模型对词进行主题聚类，生成包含主题信息的文档主题词分布；对词集合中的所有词，使用基于深度学习的词聚类方法word2vec进行关键词聚类，提取和关键词语义接近的词；使用条件随机场该模型识别评论数据中的命名实体；根据步骤4主题聚类的聚类结果，构建不同主题下的词集合，计算文档和词集合的相似度，选取文档主题，得出文档中命名实体的语境含义，从而消除语义岐义。本发明实现了以比较高的可解释度和精确度来进行命名实体消歧，满足了特定领域且需要大量的知识库的要求。 |
