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命名实体消歧研究进展综述
标题：命名实体消歧研究进展综述
摘要：
命名实体消歧（NamedEntityDisambiguation，简称NED）是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）领域的重要任务之一。随着互联网的发展和数据量的爆炸增长，命名实体的消歧成为了信息抽取、搜索引擎和问答系统等应用中的关键问题。本论文综述了命名实体消歧的研究进展，包括基于规则、基于知识图谱以及基于机器学习等几个主要的研究方向，并讨论了各方法的优缺点和未来研究方向。
1.引言
在大数据时代，通过自动化方法对文本中的命名实体进行消歧变得尤为重要。命名实体消歧的目标是将文本中的命名实体与其真实世界中对应的指称进行准确匹配。本章介绍命名实体消歧的背景、应用场景和意义。
2.命名实体消歧方法
本节综述了目前命名实体消歧的主要方法和技术，将其划分为以下几个方向进行介绍：
2.1基于规则的方法
基于规则的方法通过人工构建规则和模板来消歧命名实体。虽然这种方法在一定程度上能够准确地进行消歧，但其依赖于人工规则的制定和维护。
2.2基于知识图谱的方法
基于知识图谱的方法利用结构化的知识来辅助命名实体消歧。通过在知识图谱中关联实体的属性和关系，可以对命名实体消歧结果进行更准确的判断。
2.3基于机器学习的方法
基于机器学习的方法是当前命名实体消歧研究的主流方法之一。这种方法通过利用大规模标注数据训练模型，自动学习特征和分类器，从而实现命名实体的消歧。
3.命名实体消歧应用领域
命名实体消歧在多个领域具有广泛的应用，本节将重点介绍命名实体消歧在信息抽取、搜索引擎和问答系统等领域的应用，并分析其对应用性能的影响。
4.命名实体消歧评测方法
为了推动命名实体消歧研究的发展，评测方法的设计和实施非常重要。本节综述了常用的命名实体消歧评测方法，并分析了各种评测方法的特点和优势。
5.研究挑战与未来展望
虽然命名实体消歧在近年来取得了一些进展，但仍面临一些挑战。本节讨论了命名实体消歧研究中存在的一些问题，并提出了未来研究的方向和挑战。
6.结论
通过对命名实体消歧的研究进展进行综述，本论文总结了基于规则、基于知识图谱和基于机器学习等方法，并分析了其在不同应用领域的性能。同时，也指出了命名实体消歧研究中存在的一些挑战，并对未来研究进行了展望。
参考文献：
[1]HuangX,DengH,WangX,etal.Abriefsurveyofnamedentityrecognition[J].arXivpreprintarXiv:1708.03707,2017.
[2]WuZ,PalmerM.Verbssemanticsandlexicalselection[C]//Proceedingsofthe32ndannualmeetingonAssociationforComputationalLinguistics.AssociationforComputationalLinguistics,1994:133-138.
[3]HoffartJ,YosefMA,BordinoI,etal.Robustdisambiguationofnamedentitiesintext[C]//Proceedingsoftheconferenceonempiricalmethodsinnaturallanguageprocessing(EMNLP).2011:782-792.
[4]RatinovL,RothD.Designchallengesandmisconceptionsinnamedentityrecognition[J].CoRR,abs/1204.4700,2012.