论文的复印件和电子文档,可以采用影印、　缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期　内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。　论文的公布(包括刊登)授权东南大学教务处办理。　作者签名:　导师签名:　日期:　基于多知识库的表格实体链接研究　09013119　严晟嘉　指导教师　李慧颖　摘要在当今的万维网上包含着超大规模的蕴含丰富价值的关系型数据,而这些关系型数据大　多以　HTML　表格　(也就是　Web　表格)　的形式呈现。抽取　Web　表格中的语义来生产机器可以理　解的知识如今已经成为了一个热门的研究领域。从Web　表格中抽取出丰富且高质量的语义信　息是一个充满挑战和价值的任务,其中关键一步就是实体链接　(Entity　Linking),其目的在于　建立表格中的字符串指称　(Mention)　到知识库中的相应的参考实体　(Entity)　的链接。　目前大部分的实体链接都是使用单个特定的跨领域知识库来作为实体数据的来源。但由　于单个知识库中的实体数量有限且对实体的覆盖范围不广,从而导致单知识库实体链接中实　体缺失和链接错误的问题常有发生。本文提出了两个通用的表格实体链接的新方法。与先前　的工作不同的是,这两个方法都使用多知识库而不是单知识库作为实体数据的来源,来提升　表格实体链接的质量。　方法一是一个　“两步走”　的方法,首先将一个基于图模型的随机游走算法应用于单知识库　的表格实体链接,然后使用多知识库间已有的和新学习到的　“sameAs”　关系来提升前一步中　实体链接结果的质量。方法二融合了方法一中的两步,修改了方法一中图模型中的节点定义,　直接将多知识库间已有的和新学习到的　“sameAs”　关系融合进了图模型,从而实现了一步到　位的效果。　我设计了一些对比实验来比较本文提出的两个方法与目前最先进的实体链接系统　(TabEL,　LIEGE)　的效果差异。所有实验都是在基于　Zhishi.me　人工标注的　Web　表格上进行的,　Zhishi.me　涵盖了三个最大的中文百科知识库:百度百科,互动百科和中文维基百科。实验表　明,文中提出的两个方法在准确率、召回率、F1　值等评价指标上表现得都很不错。除此之外,　我在实体消岐时引入了更多的有效的特征,还增加了一些有意义的功能,比如　“sameAs