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隨著自媒體的蓬勃發展，任何人都可以在網上隨意發布和轉發信息，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。互聯網上數據的嚴重冗余和弱可信問題，導致現有數據的可用性很差。Bi- LSTM-CRE（ Bi-long Short Termemory with Conditional random Fiyer）網絡雖然能夠解決數據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網頁記錄，然后使用經過雙語語料訓練后的Bi-LSTMCRF模型抽取每個頁面內的人物命名實體，最后通過實體多參數融合確定郵箱所對應的人物命名實體。實驗結果表明，多實體可信確認算法能夠將郵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%。實驗數據充分說明，多實體可信確認算法能很妤地從弱可信數據中獲得強可信度的實體，降低海量數據中的低質特性，從而有效地増強實體數據源的可信度。
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