そしてそうしましょう
freq（A）-Wikipediaページのテキスト内のフレーズAのリンクまたはプレーンテキストとしての出現頻度。 つまり、 A =“ Santa Claus”としましょう。 次に、 freq（「サンタクロース」）は、特定のテキストがWikipediaページに表示される回数です。 当然、さまざまな形式を考慮する必要があります。これには、レマタイズまたはステミングのアルゴリズムの1つを使用します。
リンク（A） -Wikipediaページ上のリンクとしてのフレーズAの出現頻度。 link（サンタクロース） -このフレーズがすべてのwikiページで何回リンクされているか。 リンク（A）<= freq（A） -これは明らかだと思います。
lp（A）=リンク（A）/周波数（A） -Aがリンクである確率。 つまり、一般的にAはテキスト内のWikificationの候補と見なされるべきです。
Pg（A） -テキストAリンクを持つリンク先のすべてのウィキペディアページ。
link（p、A） -ページAへのテキストAリンクを持つリンクの回数。
P（p | A）は、 Aがページpにリンクする確率です。 リンク（p、A）/ Pg（A）として計算されます。 テキストAの注釈は、確率P（p | A）に直接依存します
計算リンク（A）とlp（A）でプレートを作成します。 次に、 link（A）<2またはlp（A）<0.1のすべての要素を破棄します。残った要素はlinkP辞書を形成します。 この辞書に基づいて、テキストからフレーズを選択します。 独自に設定できるしきい値。 しきい値が高いほど、バイクフィケーションの候補が少なくなります。 したがって、構築前に、すべてのAは初期形式に還元可能です。
しかし、 P（p | A）のみを操作する場合、意味はコンテキストに大きく依存するため、結果は疑わしくなります。 これを行うには、Wikipediaページの依存関係に関するデータが必要です。
すべてのページについて、Googleの距離に基づいて依存関係を計算します。
（p）には、 pにリンクするページのセットがあります| W | -ウィキペディアのページ数。 係数が特定のしきい値よりも大きいページのペアに対してこのデータを保存します。
前述のように、多くの点でフレーズに関連付けるページはコンテキストに依存するため、コンテキストの影響を計算します。
ここで、 B、AはWikiページで比較する必要があるテキストから抽出されたフレーズで、 pはWikiページ、 Aの一致オプションです。 一般的な選択式は次のとおりです。
aがページpと一致しなければならない可能性、At-テキストAの強調表示されたフレーズ（一致するページの候補）。
一般に、アルゴリズムの手順は次のとおりです。
- 結果のテキストはトークン化され、Steamになります。
- N個までのすべてのフレーズを割り当てます（リソースの可用性の計算から選択します）。
- linkP辞書でハイライトされたフレーズの存在を探します（Wikipediaで見つかったすべてのリンクテキストは、しきい値を超えている可能性があります）。 テキストから選択されたフレーズを形成し、 linkP辞書で見つけます。
- 辞書linkPと部分文字列bの両方で、a、bが顕著なフレーズである場合、 lp（a）<lp（b）であれば、 lp（a）とlp（b）を比較します。 したがって、 a = "apple" b = "apple computers"の場合を取り除きます。 lp（a）> = lp（b）の場合、 freq（a）およびfreq（b）を見てください 。 freq（a）> freq（b）の場合、ほとんどの場合、 aは無意味な要素であり、それも取り除きます。
- 各フレーズに対して、 P（p | a）> 0 （合計確率、 aはAtに属する）に基づいて、比較のための候補のセットを構築します。 つまり、利用可能なすべての一致オプションが見つかります。
- コンパイルされたセットに基づいてPr（p | a）を計算します。
- 各aに対して最大のPr（p | a）を持つpを選択します。
このアルゴリズムを実装するには、次の表が必要です。
linkP-テキストからWikification候補を強調表示するのに役立ちます。
- A-ウィキペディアでリンクとして見つかったフレーズ。
- lp（A） ;
- freq（A） 。
共通 -ページのコロケーションに一致するオプション、および基本式を計算するオプションを検索します。
- A-ウィキペディアでリンクとして見つかったフレーズ。
- p-ウィキペディアページのID。
- P（p | A）は、 Aがページpにリンクする確率です。
関連 -基本的な数式を計算します。
- Wikiページp1 ;
- Wikiページp2 ;
- rel（p1、p2） 。
おわりに
アルゴリズム自体は非常に単純ですが、実装が困難になります。 特に、保存されているデータのサイズは非常に大きいため、検索には最小限の時間がかかります。 実装の1つでは、luceneを使用したメモリインデックスの構築が満たされ、その後、これらのインデックスで検索が実行されました。 主な問題は、関連テーブルでの作業です。 データベースにデータを保存する場合、テキスト処理にはかなり長い時間がかかります。メモリに保存する場合、かなりの量のメモリが必要になります。
私が出会ったすべてのWikificationアルゴリズムは、上記の原則に基づいて構築されましたが、わずかな違いがあります。 ニューラルネットワークを使用した実装を見るのは面白いでしょうが、そのような仕事を見たことはありません。