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摘要： 分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，Wagner and Fisher, edit distance with Afine Gaps）集合相似度（Jaccard, Dice）基于向量的相似度（Cosine，TFIDF）。实体相似度可通过聚合，聚类（Canoy+K-means此法不用指定K，可分为层次聚类，相关性聚类） 阅读全文

摘要： 经由信息抽取之后的信息单元间的关系是扁平化的，缺乏层次性和逻辑性，同时存在大量冗余甚至错误的信息碎片。知识融合旨在解决如何将关于同一个实体或概念的多源描述信息融合起来，将多个知识库中的知识进行整合，形成一个知识库的过程。知识融合中常见问题有数据质量问题：命名模糊，数据输入错误，数据格式不一致，缩写问题。在这个过程中，主要关键技术包含指代消解、实体消歧、实体链接 。 阅读全文