随着知识图谱技术在信息检索、用户建模、人机交互、问题回答以及知识推理等领域广泛应用，基于结构化知识库的知识链接成为一项重要任务。本文针对中文搜索引擎查询中的实体识别和链接任务进行了研究，并提出了相应的解决方案。实体识别和链接是指从查询中识别出所有可能的实体，并将这些实体链接到给定知识库中的目标实体上。由于查询往往较短（如在百度搜索引擎中，查询限定在38个词以内），并且常包含大量的噪声（如拼写错误、缩写、网络俚语、昵称等），这项任务在实际应用中存在不少困难。本文提出在实体识别中采用字典、在线知识库以及西南交通大学中文分词技术，并在实体链接中使用同义词词典、维基百科重定向以及改进的拼音编辑距离（PED）算法和最长公共子序列（LCS）的结合方法。在实体消歧方面，采用了基于在线百科全书的后缀补充和链接值计算方法。实验结果表明，本文提出的解决方案对于短查询和上下文不足的情况是有效的。
具体知识点的详细说明如下：
1. 实体识别（Entity Recognition）：
实体识别是从非结构化文本中提取出具有特定意义的实体（如人名、地点、机构等）的过程。在这篇文章中，中文搜索查询的实体识别使用了字典、在线知识库和SWJTU中文分词工具。这些工具可以帮助将中文查询文本分割成有意义的词和短语，从而进一步识别出其中的实体。
2. 实体链接（Entity Linking）：
实体链接是指将识别出来的实体与给定知识库中对应的目标实体建立链接的过程。本文提到使用同义词词典、维基百科的重定向功能以及改进的拼音编辑距离算法与最长公共子序列算法相结合来完成实体链接任务。拼音编辑距离算法用来计算中文实体的拼音表示之间的相似度，而最长公共子序列则可以用来找到实体名称之间的相似部分。
3. 实体消歧（Entity Disambiguation）：
实体消歧是解决同一实体名称对应多个实体的问题。例如，“苹果”既可以指水果，也可以指苹果公司。本文采用的消歧方法包括后缀补充和基于在线百科全书的链接值计算。后缀补充是指通过对实体名称进行扩展，以包含更多的上下文信息。链接值计算则是利用在线百科全书中的信息来评估某个实体名称指向特定实体的可靠性。
4. 知识图谱（Knowledge Graph）：
知识图谱是结构化的语义知识库，通常由节点（实体）和边（实体间的关系）组成。在信息检索和语义搜索中，知识图谱能够帮助理解查询的语义，从而提供更准确的搜索结果。
5. 语言处理技术（Natural Language Processing, NLP）：
NLP是指使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。在实体识别和链接的研究中，NLP技术被用来处理和分析文本数据。
6. 知识库（Knowledge Base）：
知识库是一种存储结构化知识的数据库，通常包含了大量的事实和规则。在实体链接中，知识库被用来作为实体链接的目标，以确定查询中的实体与知识库中的哪一个实体相对应。
7. 在线百科全书（Online Encyclopedia）：
在线百科全书如维基百科是一个收集、编辑和存储知识的平台。在实体消歧中，文章利用在线百科全书提供的信息来帮助确定实体的正确含义和链接。
8. 拼音编辑距离（PED）和最长公共子序列（LCS）：
PED和LCS是计算字符串相似度的两种方法。在实体识别和链接中，这些方法帮助评估中文实体名称之间的相似性，以提高链接的准确性。
总结来说，本文介绍的中文搜索查询中实体识别与链接的研究，提供了在信息检索领域解决实体识别、实体链接和实体消歧问题的一系列方法。实验结果表明这些方法对于解决短查询中的实体识别和链接问题是有效的，对于提升搜索引擎的中文处理能力具有重要的应用价值。
