数据标准化处理方法

在知识图谱构建过程中，数据的质量直接影响了整个知识图谱构建的质量。在知识图谱数据建模过程中，会涉及到很多数据清洗和数据标准化处理的问题。本文以自然语言处理中的命名实体识别（NER）为例，介绍知识图谱数据标准化处理方法。 NER是指在给定目标领域中，对自然语言文本进行分词、命名实体识别、实体消歧等操作后得到的文本表示，也称语义消歧，是自然语言处理领域中的任务之一。

分词

分词是指从文本中把一个词或词组从文本中分割出来。分词的结果是一个有意义的词汇集合。分词是知识图谱数据清洗的第一步，也是非常重要的一步。首先要进行分词，可以选择以字符串为基础的分词方法，也可以采用基于字典的方式进行分词。但是，无论采用哪种方式，都要保证一个良好的词序。

命名实体识别

数据标准化处理中的命名实体识别是指对给定的文本中的人名、地名、组织名等进行识别和分类的任务，是知识图谱构建中的一项基础性工作。

实体消歧

实体消歧是指在给定目标领域中，对自然语言文本中的实体进行识别，并根据实体在文本中的位置进行分类。实体消歧的目标是对文本中的不同实体进行分类，对于同一实体在不同文本中可能存在不同的描述形式。

常见的实体消歧方法主要有基于规则和基于机器学习两种方法。基于数据标准化处理规则方法主要通过手工编写规则来实现实体消歧，其优点是可以直接应用于大规模数据集，缺点是人工编写规则工作量大、灵活性差、不能根据业务需求灵活调整规则等。基于机器学习方法主要通过已标注好的数据集进行训练，从而达到自动学习实体描述形式的目的。

实体消歧模型的选择

数据标准化处理中的实体消歧的任务目标是在给定的文本中发现两个或多个相同或不同的实体，使得两个实体在其对应的位置上不存在差异，也即同一实体在不同上下文中指代的实体是相同的。在基于规则模型中，消歧算法根据历史经验或者知识库来判断给定文本中是否存在语义歧义，或者是根据已有知识来判断上下文是否存在歧义。而在基于机器学习模型中，消歧算法根据训练数据来学习，通过不断地迭代训练来获得对不同类型文本的分类能力。

在知识图谱数据清洗和标准化过程中，我们要对数据标准化处理，才能保证整个知识图谱数据的质量。我们需要不断地学习和探索知识图谱的各种不同类型的数据，为后续知识图谱的建设打下坚实的基础。

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