Det är ganska vanligt att olika människor förknippas med samma namn. Vid spårning av personenheter i en stor dokumentpool är det viktigt att avgöra om flera omnämnanden av samma namn över dokument hänvisar till samma enhet eller inte. Tidigare synsätt på detta problem handlar om att mäta kontextlikhet endast baserat på samtidiga ord. Detta dokument presenterar en ny algoritm med hjälp av informationsextraktion stöd utöver co-inkommande ord. Ett utbildningsprogram med minimal tillsyn utvecklas inom ramen för Bayesien. Maximal entropimodellering används sedan för att representera sannolikhetsfördelningen av kontextlika likheter baserade på heterogena egenskaper. Statistisk glödgning tillämpas för att härleda den slutliga enheten coreferenskedjor genom att globalt anpassa den parvisa kontexten likheter. Benchmarking visar att vårt nya tillvägagångssätt avsevärt överträffar den befintliga algoritmen med 25 procentenheter i den totala F-åtgärden.
REF förlängde Bagga metod genom att presentera en algoritm som använder informationsextraktion resultat utöver co-occurring ord.
Weakly Supervised Learning For Cross-Document Person Name Disambiguation Supported By Information Extraction
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}