“论文理解8”的版本间的差异

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~~《开放域命名实体识别及其层次化类别获取》博士论文付瑞吉 2014.7 哈工大~~

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* 1. 第四章基于多信息源的开放域命名实体类别获取

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** 1) 本章提出了一种为汉语开放式实体获取类别的方法。首先从网页搜索（百度）、在线百科（百度百科和互动百科）、实体核心词三大来源获取实体类别候选（也就是上位词），然后使用传统模型对候选词排序，（人工构造了一些排序特征：类别先验概率、在搜索结果标题中出现的情况、同义词、偏旁部首等），得到排序的类别列表。

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** 2) 语料：

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*** 训练集自动构建：从百度百科抽取实体，然后从多信息源获取类别候选，再根据规则（类别来源越多越可能正确、类别先验概率越高越可能正确等）进行排序，首位的为正例，末位的为负例，得到训练集。

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*** 测试集人工构建：从多领域选取实体词，从多信息源获取类别候选并人工判断。

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* 2. 第五章基于词汇分布表示的开放域命名实体类别层次化

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** 1) 本章提出了一个基于词汇分布表示的命名实体类别层次化的新方法。主要做法是基于聚类的分段映射的方法（线性矩阵）来进行上下位关系分类。

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** 2) 语料：

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*** 训练集：通过同义词林抽取上下位关系词对，分为两类：直接上下位和间接上下位，并在后面的实验中分别对其聚类。

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*** 测试集人工构建：先随机抽取了418个命名实体，基于第四章的方法获取上下位词列表，两两配对得到关系候选集（当然里面有很多非上下位关系），人工标注得到测试集。

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** 3) 其他：《大词林》是基于同义词林的骨架，用第四、五章的方法，不断将这些命名实体分类标识，添加到《大词林》中。

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2020年10月26日 (一) 10:27的最新版本

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-《开放域命名实体识别及其层次化类别获取》 博士论文  付瑞吉  2014.7  哈工大
-* 1. 第四章 基于多信息源的开放域命名实体类别获取
-** 1) 本章提出了一种为汉语开放式实体获取类别的方法。首先从网页搜索（百度）、在线百科（百度百科和互动百科）、实体核心词三大来源获取实体类别候选（也就是上位词），然后使用传统模型对候选词排序，（人工构造了一些排序特征：类别先验概率、在搜索结果标题中出现的情况、同义词、偏旁部首等），得到排序的类别列表。
-** 2) 语料：
-*** 训练集自动构建：从百度百科抽取实体，然后从多信息源获取类别候选，再根据规则（类别来源越多越可能正确、类别先验概率越高越可能正确等）进行排序，首位的为正例，末位的为负例，得到训练集。
-*** 测试集人工构建：从多领域选取实体词，从多信息源获取类别候选并人工判断。
-* 2. 第五章 基于词汇分布表示的开放域命名实体类别层次化
-** 1) 本章提出了一个基于词汇分布表示的命名实体类别层次化的新方法。主要做法是基于聚类的分段映射的方法（线性矩阵）来进行上下位关系分类。
-** 2) 语料：
-*** 训练集：通过同义词林抽取上下位关系词对，分为两类：直接上下位和间接上下位，并在后面的实验中分别对其聚类。
-*** 测试集人工构建：先随机抽取了418个命名实体，基于第四章的方法获取上下位词列表，两两配对得到关系候选集（当然里面有很多非上下位关系），人工标注得到测试集。
-** 3) 其他：《大词林》是基于同义词林的骨架，用第四、五章的方法，不断将这些命名实体分类标识，添加到《大词林》中。