發(fā)布時(shí)間：2019-04-02 11:51

【摘要】：人物重名現(xiàn)象十分普遍,搜索引擎的人名檢索結(jié)果通常是多個(gè)同名人物相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的混合.該文依據(jù)同名的不同人物具有不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的思想,利用檢索結(jié)果中共現(xiàn)的人名發(fā)現(xiàn)并拓展檢索人物相關(guān)的潛在社會(huì)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合圖的譜分割算法和模塊度指標(biāo)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)聚類(lèi),在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)人名檢索結(jié)果的重名消解.在人工標(biāo)注的中文人名語(yǔ)料上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),整體性能達(dá)到較好水平,圖聚類(lèi)算法能幫助連通社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步劃分,從而提高消解效果.
[Abstract]:The phenomenon of name renaming is very common. Search engine search results are usually a mixture of multiple homonym related pages. Based on the idea that different characters of the same name have different social networks, this paper uses the name of the Chinese Communist Party of China to discover and expand the potential social networks related to the retrieval characters. Combined with the spectral segmentation algorithm and modularity index of the graph, the automatic clustering of social networks is carried out, and the renaming resolution of the results of person name retrieval is realized on the basis of this. Experiments on manually labeled Chinese personal name corpus show that the overall performance reaches a good level. The graph clustering algorithm can help further partition of connected social networks and thus improve the resolution effect.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院信息檢索研究室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(60675034,60803093) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃探索類(lèi)專(zhuān)題項(xiàng)目(2008AA01Z144)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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