РАЗРЕШЕНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ И ЯЗЫКОВОЙ ОМОНИМИИ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ОНТОЛОГИИ
Рассматривается проблема разрешения различных видов омонимии именованных сущностей на примере географических объектов в англоязычных новостных сообщениях. Разработанный метод использует интерпретируемые данные из онтологии Freebase в качестве входного вектора для нейронной сети (многослойного персептрона), что позволяет достигнуть показателей точности 95,5 % и полноты 92,9 %.
Ключевые слова: распознавание именованных сущностей, разрешение омонимии именованных сущностей, нейронные сети, онтологии
Библиография:
1. Nadeau D., Sekine S. A survey of named entity recognition and classifi cation // Linguisticae Investigationes. Amsterdam, Netherlands: John Benjamins Publishing Company, 2007. Vol. 30. Iss. 1. Р. 3–26.
2. Bunescu R., Paska M. Using Encyclopedic Knowledge for Named Entity Disambiguation // Proceedings of the 11th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL-2006). Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics, 2006. Р. 9–16.
3. Fader A., Soderland S., Etzioni O. Scaling Wikipedia-based Named Entity Disambiguation to Arbitrary Web Text // Proceedings of the WikiAI 09 – IJCAI Workshop: User Contributed Knowledge and Artifi cial Intelligence: An Evolving Synergy. Pasadena, CA, USA: IJCAI Organization, 2009.
4. Gentile A. L., Zhang Z., Xia L., Iria J. Cultural Knowledge for Named Entity Disambiguation: A Graph-Based Semantic Relatedness Approach // Serdica Journal of Computing. Sofi a, Bulgaria: Institute of Mathematics and Informatics, Bulgarian Academy of Sciences, 2010. Vol. 2. Iss. 4. P. 217–242.
5. Han X., Zhao J. Named Entity Disambiguation by Leveraging Wikipedia Semantic Knowledge // Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2009. Р. 215–224.
6. Malin B., Arnoldi E., Kathleen M. C. A Network Analysis Model for Disambiguation of Names in Lists // Computational & Mathematical Organization Theory. Hingham, MA, USA: Kluwer Academic Publishers, 2005. Vol. 11. Iss. 4. P. 119–139.
7. Minkov E., Cohen W. W., Ng A. Y. Contextual Search and Name Disambiguation in Email Using Graphs // Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2006. P. 27–34.
8. Bekkerman R., McCallum A. Disambiguating Web Appearances of People in a Social Network // Proceedings of International World Wide Web Conference. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2005. P. 463–470.
9. Kanada Y. A method of geographical name extraction from Japanese text // Proceedings of the eighth international conference on Information and knowledge management (CIKM’99). New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 1999. P. 46–54.
10. Smith D. A., Crane G. Disambiguating geographic names in a historic digital library // Proceedings of the 5th European Conference on Research and Advanced Technology for Digital Libraries. London, UK: Springer, 2001. P. 127–136.
11. Riedmiller M., Braun H. RPROP - A Fast Adaptive Learning Algorithm // Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII. Heidelberg, Germany: Springer, 1992.
( 475.54 kB ) 
( 460.7 kB )
Выпуск: 8, 2013
Серия выпуска: Выпуск № 8
Рубрика: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Страницы: 200 — 204
Скачиваний: 1129