Abstrakt. Många tillämpningar använder sig av namngiven enhetsklassificering. Maskininlärning är den teknik som föredras för många namngivna enhetsklassificeringsmetoder där valet av funktioner är avgörande för den slutliga prestandan. Befintliga metoder utforskar endast de egenskaper som härrör från egenskapen hos den namngivna enheten själv eller dess språkliga sammanhang. Med utvecklingen av den semantiska webben publiceras och ansluts ett stort antal datakällor över webben som länkade öppna data (LOD). LOD ger rik kunskap på förhand om information om företagstyp, kunskap som kan vara en värdefull tillgång när den används i samband med namngiven enhetsklassificering. I detta dokument undersöker vi användningen av LOD för att förbättra namngiven enhetsklassificering. Vår metod extraherar information från LOD och bygger en typ kunskapsbas som används för att poängsätta ett (namngiven enhet sträng, typ) par. Denna poäng injiceras sedan som en eller flera funktioner i den befintliga klassificeringen för att förbättra dess prestanda. Vi genomförde en grundlig experimentell studie och rapporterar resultaten, vilket bekräftar effektiviteten i vår föreslagna metod.
Ni m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utnyttjar rikedomen hos länkade öppna data (LOD) för att skapa en typ av kunskapsbas som de använder för att beräkna sannolikheten för att ett företag har en viss typ.
Enhancing the open-domain classification of named entity using linked open data
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}