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基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型
一、引言
随着互联网信息的急剧增长，实体链接技术成为自然语言处理领域中的热门话题。将文本中提到的实体链接到知识库中的实体，可以极大地提高信息检索的准确性和智能度。在这个领域中，中文实体链接技术的研究也越来越受到关注。本文将针对中文实体链接问题，提出一种基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型。
二、相关工作
在过去的几十年中，研究者们提出了许多实体链接算法。其中一些算法是基于文本相似性度量的，例如借助字符串相似性度量实现的Levenshtein距离算法和编辑距离算法。但是，这些算法无法考虑到实体的语义相关性和上下文信息的影响。相反，另一些实体链接算法则更注重于上下文信息和语义关联性，例如基于知识图谱的方法和深度学习方法。
近年来，随着深度学习方法的发展，深度学习被广泛应用于各种自然语言处理任务中。其中一些方法已经成功地被应用于实体链接任务中。例如Mikolov等人提出的基于神经网络的知识库嵌入方法（2013）。使用神经网络对实体进行表示，然后通过计算实体向量之间的距离来进行实体链接。另一项使用长短时记忆神经网络（LSTM）进行实体链接的研究是Zhang等人（2018）的工作。
三、模型介绍
我们提出的中文实体链接模型是基于CNN和深层语义匹配的。模型的输入是两个文本段落（描述实体的文本和候选参考实体的描述文本），以及一个以One-hot编码形式表示的实体类别向量。该模型由三个主要部分组成：文本编码器、实体编码器和匹配层。文本编码器将文本段落转化成向量形式，实体编码器将实体向量转化为向量形式，匹配层将这两个向量相互匹配。
文本编码器部分由一个具有多层卷积的模型组成。该模型在不同的卷积核大小下对输入的文本进行卷积操作，生成多个特征图。这些特征图再通过全局最大池化层来提取出文本段落的特征向量。
实体编码器部分由一个单层的全连接神经网络组成。该网络接收实体类别向量作为输入，并输出一个实体向量。
匹配层利用余弦相似度计算文本段落特征向量和实体向量之间的相似度。匹配层还经过多维感知器，并将相似度分数转换为最终的匹配概率分数。
四、实验结果
我们在一个中文实体链接数据集上测试了我们提出的模型。这个数据集包含80,000个中文文本段落和2,420,000个参考实体候选项。我们将数据集分成训练集、验证集和测试集。
在测试集上，我们的模型在精确度，召回率和F1得分上分别达到了88.5％，77.3％和82.6％的高分数，比基于字符串相似度度量的实体链接方法有较大的优势。同时，我们还将我们的模型与其他深度学习模型进行了比较。实验结果表明，我们提出的模型在中文实体链接任务上优于其他模型。
五、总结和展望
本文提出了一种基于CNN和深层语义匹配的中文实体链接模型。该模型可以有效地捕捉文本和实体之间的语义关系，并在中文实体链接任务上取得显著的效果。有了这种模型，中文实体链接技术可以更加准确和智能，有望被广泛应用于各种实际应用中，例如搜索引擎和问答系统等领域。未来，我们将继续改进我们的模型，并探索更多的深度学习方法来解决中文实体链接问题。