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隨著自媒體的蓬勃發(fā)展，任何人都可以在網(wǎng)上隨意發(fā)布和轉(zhuǎn)發(fā)信息，而這些信息可能是真實的，也可能是道聽途說或被故意篡改的?；ヂ?lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)的嚴重冗余和弱可信問題，導致現(xiàn)有數(shù)據(jù)的可用性很差。Bi- LSTM-CRE（ Bi-long Short Termemory with Conditional random Fiyer）網(wǎng)絡雖然能夠解決數(shù)據(jù)中命名實體識別的準確率問題，但不能滿足識別出的實體是可信的這一要求。文中提出一種基于編輯距離的多實體可信確認算法，并通過人物命名實體識別實例對該算法進行驗證。首先通過分布式爬蟲抓取同一個郵箱地址在多個搜索引擎上的TωpN網(wǎng)頁記錄，然后使用經(jīng)過雙語語料訓練后的Bi-LSTMCRF模型抽取每個頁面內(nèi)的人物命名實體，最后通過實體多參數(shù)融合確定郵箱所對應的人物命名實體。實驗結(jié)果表明，多實體可信確認算法能夠?qū)⑧]箱地址與郵箱真實主人的匹配準確率MRR（ Mean Reciprocal Rank）提高到91.32%，相比只使用詞頻的算法其MRR提升了23.08%。實驗數(shù)據(jù)充分說明，多實體可信確認算法能很妤地從弱可信數(shù)據(jù)中獲得強可信度的實體，降低海量數(shù)據(jù)中的低質(zhì)特性，從而有效地増強實體數(shù)據(jù)源的可信度。
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