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标题：面向中文短文本的实体识别与链接方法研究
摘要：
实体识别与链接（Named Entity Recognition and Linking，简称NERL）是自然语言处理中的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定语义类别的实体，并将其链接到知识库中的实体。本论文针对中文短文本进行实体识别与链接方法的研究，提出了一种基于深度学习的端到端框架。实验结果表明，该方法在中文短文本的实体识别与链接任务上取得了较好的效果。
1. 引言
实体识别与链接是自然语言处理领域的重要问题。在信息抽取、问答系统等任务中，准确识别和链接实体对于实现语义理解和知识推理至关重要。然而，中文短文本的实体识别与链接面临着一些挑战，如语义表达的稀疏性、歧义性等。因此，针对中文短文本的实体识别与链接方法的研究具有重要的理论和实际意义。
2. 相关研究
介绍了国内外关于实体识别与链接的研究现状。传统方法主要依赖于词典、规则和统计特征，缺乏对语义信息的建模。随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法在实体识别与链接任务上取得了显著的进展，但大多数方法都集中在英文语境下。对于中文短文本，仍然存在一定的挑战。
3. 方法设计
提出了一种基于深度学习的端到端框架，主要包括两个步骤：实体识别和实体链接。对于实体识别，使用双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）进行序列标注，以捕捉词语及其上下文的语义信息。对于实体链接，采用基于注意力机制的双重匹配模型，将实体上下文和知识库中的实体进行比较和匹配，然后通过计算相似度得到最终链接结果。
4. 实验与结果
在中文短文本的实体识别与链接任务上进行了实验。使用开放中文命名实体识别标注语料库进行实体识别模型的训练与评估，结果表明该方法在实体识别上取得了较好的效果。同时，使用中文维基百科作为知识库进行实体链接模型的训练与评估，结果显示该方法在实体链接上也取得了较好的效果。
5. 讨论与展望
对本论文的方法进行了讨论，并指出改进的方向。在应用场景上，可以将该方法应用于搜索引擎、问答系统等领域，进一步提高实体识别与链接的精度和效率。此外，可以考虑引入其他特征或语料资源来增强模型的表达能力。
6. 结论
本论文针对中文短文本的实体识别与链接方法进行了研究，提出了一种基于深度学习的端到端框架。实验结果表明，该方法在中文短文本的实体识别与链接任务上取得了较好的效果。未来的研究可以进一步探索其他方法和技术，以进一步提升中文短文本的实体识别与链接能力。
关键词：实体识别与链接；中文短文本；深度学习；端到端框架；注意力机制