【摘 要】
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针对已有文本相似度计算方法应用在实体对齐上准确率低的问题,提出一种加权平均Word2Vec的实体对齐方法。利用Word2Vec训练文本,得到词向量模型;使用LTP(language technology
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针对已有文本相似度计算方法应用在实体对齐上准确率低的问题,提出一种加权平均Word2Vec的实体对齐方法。利用Word2Vec训练文本,得到词向量模型;使用LTP(language technology platform)工具抽取文本中的命名实体并对其进行分词、去停用词处理,由Word2Vec得到处理后的词向量;根据分词后出现相同词的情况进行加权归一,得到各实体的特征向量;利用特征向量计算余弦相似度得到对齐结果。实验结果表明,与已有的文本相似度方法及未改进的Word2Vec方法对比,所提方法降低了实体对齐
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