【摘 要】
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现阶段,用户常常希望利用搜索引擎获得期望的实体,然而传统搜索引擎只能返回包含关键字的多个文档,并不能直接返回用户想要的答案,且现有的实体排序技术主要采用权值叠加的方
【基金项目】
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本文受国家973课题（2012CB316203）,自然基金重点项目（61033007）,国家863项目（2012AA011004）,西北工业大学研究生种子基金（Z2013125,Z2013126）资助.
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现阶段,用户常常希望利用搜索引擎获得期望的实体,然而传统搜索引擎只能返回包含关键字的多个文档,并不能直接返回用户想要的答案,且现有的实体排序技术主要采用权值叠加的方法,需要很多先验知识对权值进行训练.文中从搜索引擎返回的文档中提取多个候选实体,并提出一种基于图结构的算法PERA （Probabilistic Entity Ranking Algorithm）,利用随机游走的思想,在不需要知道相关先验知识的情况下,将候选实体排序.经过实验验证,各个类型的正确实体均有着较高的排序分值.
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