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Large-Scale Named Entity Disambiguation Based on Wikipedia Data

基于维基百科数据的大规模命名实体消岐

1．引言

　　1.1. 概念

　　实体（entity）: 客观存在的事物；

　　表层形式（surface form）： 实体的助记符号；

　　实体和表层形式是多对多的关系：一个表层形式可以和多个实体相关联，指代多个实体；一个实体可以有多个表层形式指代它

　　1.2. 实体标识的目标

　　把表层形式映射到实体，并标注实体的类型（人名、地名、组织名等）。当文档数量越来越多的时候，表层形式的语义歧义问题越来越突出。

       如：Texas在维基百科中指代超过20个实体。在百度百科中，一个人名也对应多个人。

　　1.3. 前人的工作

       实体标识的重要性：略。

       前人的工作：简单举两个。

　　Bagga Baldwin(1998)解决跨文档的共指关系。

　　问题描述：不同文档的两个同名实体是否指代相同的事物

　　解决方案：统计各个文档中所有出现这个同名实体句子的词向量，然后计算向量的余弦值。

　　Ravin和Kazi用Nominator来解决夸文档的共指关系。Nominator是第一个成功解决实体识别和共指关系消解的系统。（没有看这个系统）

　　2. 系统介绍

　　2.1. 任务描述

　　给定一个实体的表层形式，给表层形式分配一个实体（用唯一名称或者id表示）。

　　这个任务类似于词义消解（word sense disambiguation， WSD），为文章中的多义词分配正确的意思。

　　2.2. 消岐方法

　　一句话总结：用一个庞大的实体列表和广泛的世界知识来做命名实体消岐。

       分为2个子任务：

　　1）如何得到实体列表和世界知识；

　　2）如何运用这些数据

      2.2.1. 需要在维基百科中得到的知识：

                     a) 已知的实体（entity）

                     b) 实体的类别（如果可用，人名、地名、组织名等）（entity class）

                     c) 实体已知的表层形式（surface form）

                     d) 上下文证据（contextual evidence）

                     e) 类别标记（category tag）

　　2.2.2. 如何得到上的说的5种数据

　　a) 英文维基百科页面可以分成4类

      　　i) 实体页面（entity page）

              罗列单个实体的描述信息（最多）

　　　　例子：http://en.wikipedia.org/wiki/Texas_(TV_series) 

      　　 ii) 重定向页面（redirecting page）

　　　　一个实体有多种名称，或者某些页面已经废弃不用，来指向其他表示他们的页面

　　　　例子：http://en.wikipedia.org/wiki/Another_World_in_Texas

      　　 iii) 消岐页面（disambiguation page）

　　　　一个实体有多种名称，消岐页面列出名称可能表示的所有实体

　　　　例子：http://en.wikipedia.org/wiki/Texas_(disambiguation)

            iv) 列表页面（list page）

            聚集相同类型的实体

　　　　例子：http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_band_name_etymologies

　　b) 抽取的内容：

       i) 得到表层形式到实体的映射（surface form mapping to entity）

              实体页面和重定向页面的title，和这些title去除同位语的形式

              消岐页面：指向其他实体页面的超链接，是被指实体的表层形式

　　　　实体页面的正文中，指向其他实体页面的超链接是被指实体的表层形式。

http://en.wikipedia.org/wiki/Pam_Long

　　ii) 得到类别标记（category information）

　　　　列表页面的title是所有本页面的类别标记

　　　　实体页面中包含的类别标记

　　　　页面段落title

　　iii) 得到上下文（context）

　　　　实体页面

　　　　其他指向该实体页面的实体（互为上下文）

　　2.2.3.如何运用

       a) 文档分析

              把文档切分成句子；

              判断句首单词是否是实体的一部分，如果不是首字母小写

              把title中的非实体单词的大写字母化为小写

              使用统计方法识别实体，判别实体边界

　　把一篇文章中的所有相同的表层形式分配一个类别（人名、地名、组织名、其他）

              消除结构歧义（连接性歧义、所有格歧义、介词前置歧义）。

              把短的表层形式转化为长的表层形。

       b) 消岐组件

　　消岐处理使用向量空间模型。把分析文档得到的向量表示和实体页面的向量表示做比较。

　　令C={c₁,…,c_M}为维基页面中已知的上下文集合,T={t₁,…,t_N}是已知的类别标签的集合。一个实体可以用一个向量δe={0,1}^M+N表示，δe由两部分组成δe|_c∈{0,1}^M，δe|_t∈{0,1}^N。

　　令ε(s)代表具有表层形式s的实体集合。D为文档，S(D)={s₁,…,s_n}是在文档D中标识的表层形式集合。我们建立文档的上下文向量d={d₁,…,d_m}∈N^M,其中d_i是上下文c_i出现的次数。建立扩增向量 。

　　目标是为表层形式分配实体。s_i|->e_i,i=1,…,n。使实体的上下文和文档的上下文具有一致性，并且对文档中每对分配的实体的类别标记具有一致性。下面是公式：

　　注意：为一个表层形式分配的实体取决于其他被分配的所有实体，这样来说是一个复杂度很高、很困难的优化任务。另一个方案是考虑文档中所有表层形式的所有可能实体的类别标记。公式如下

　　上面公式可以重写为

　　与开始的公式相等。

　　因此，消岐分为两个步骤：

　　（1）  建立扩增文档向量

　　（2）  最大化上面公式

　　注意的是：并不对笛卡尔积做归一化处理（也就是不是计算余弦值）

Large-Scale Named Entity Disambiguation Based on Wikipedia Data

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Dream-Fish/p/3956410.html