基于前向分步算法的文档实体排序

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2018年第1期北京时间：

作者：王燕华

单位：王燕华,男,硕士研究生,研究方向为机器学习.E-mail:yhwang917@gmail.com.

摘要：文档中的关键实体可以抽象概括文本所描述的事件（或话题）的主体，推动面向实体的检索和问答系统等方面的研究.然而，文档中的实体是无序的，对文本中的实体进行排序显得尤为重要.提取文本实体特征并借助维基百科和词汇分布表示引入外部特征，提出了一种基于前向分步算法（Forward Stagewise Algorithm，FSAM）的排序模型LA-FSAM （FSAM based on AUC Metric and LogisticFunction）.该模型利用曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）准则构造损失函数，逻辑斯谛函数整合实体特征，最后使用随机梯度下降法求解模型参数.通过LA-FSAM与基线方法的实验对比证明了所提方法的有效性.

关键词：实体排序,前向分步算法,曲线下面积,逻辑斯谛函数,随机梯度下降,

基金资助：上海市科技兴农推广项目（2015第3-2号）