实体名称规范的相关理论, 方法及工具调研

行抽取,采用了基于漏报(标准答案中有而系统输出中没有)和Р误报(标准答案中没有而系统输出中有)为基础的一套方法。 ACE 的目标是发展包括自动Р识别和标识文本在内的自动内容抽取技术,以支持对语料库的自动处理。Р 在该评测会议中,共指消解的评测任务主要蕴含于实体探测与识别中,即 EDR 中。该Р任务将篇章中出现的各种提及表述指向对应的实体,从而给出一个实体全面的描述。这项任Р务中首先需要识别出各种表述,然后将描述同一实体的表述合并,该合并过程就是共指消解Р的过程。值得一提的是,从 2003 年开始 ACE 中开始包含中文的相关评测,至今已经开展Р5 次评测。其中的共指消解也是迄今为止唯一的中文共指消解国际评测。Р 在 2008 年之后,ACE 会议被 TextAnalysis Conference(TAC)26会议所取代,在该评测Р会议中, TAC-KBP 从 2009 年开始到目前共进行了四届, 该评测任务包括实体链接(EntityРLinking)和实体属性值抽取(Slot Filling),数据来源是新闻和网络数据。Р1.3.2 web 环境中人名消歧任务评测会议-Web People SearchРEvaluation(WePS)Р WePS 是针对英文网页中人名消歧任务进行评测的一个专门会议,有 Julio Gonzalo 和РSatoshi Sekine 主要负责组织,至今为止共组织过三次 27。该任务集中于在 web 检索场景中人Р名的消歧。参加测试的系统将在接收到一个以人名为检索式的 web 检索后,确定有多少个Р不同的涉及的人员在检索结果中,并将特定的指称分配给相应的文档。从总体上来说,这个Р任务是个聚类问题。对给定的一组文档,按照文档中出现的某个指定的人名所指向的人进行Р聚类。最后,在每个类中,所有指定的人名都必须是指向现实生活中的同一个人。从 WePS3