Apr, 2017

通过搜索维基百科句子进行查询的实体链接

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TL;DR本研究提供了一种简单而有效的方法，利用维基百科文章中与查询类似的句子，并直接使用其中人工注释的实体作为查询的候选实体，然后使用一系列特征来排名，包括概率、上下文匹配、词嵌入以及候选实体及其相关实体之间的相关性。通过该方法我们可以在实体链接基准测试中取得更好的结果。
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发现论文，激发创造
  • EntQA: 实体链接问答

    EntQA 模型通过借鉴问题解答技术，在不需要已知实体的情况下，快速定位文档中的潜在实体，并在 GERBIL 基准测试中获得了良好的结果。

    Oct, 2021

  • 仅需要你一点帮助就可以发现实体

    论文提出了在缺乏背景知识和长尾实体的情况下，通过自动化生成实体出现位置的候选项并结合用户反馈来提高实体链接的准确性的方法。选择了基于梯度互缠的多样化和文本相关性方法作为生成候选项的方法，并在 FACC 数据集上进行了广泛的实验，展示了该方法的有效性。

    Oct, 2018

  • 通过利用未标注文档提高实体链接性能

    本研究提出一种基于未标记的自然文本和维基百科的无监督学习方法，探索实体链接，使用潜在变量的主题模型学习本地语境和文档中其他实体的相互衔接，结果表明该方法优于现有的有监督的系统，应该是一种普遍适用于自然语言处理领域的方法。

    Jun, 2019

  • 评估基于领域专属知识库的端到端实体链接：从博物馆藏品学习古代科技

    本研究旨在探究使用现代实体链接方法对博物馆收藏数据进行丰富的可能性，结果表明，正交纠正的实体链接模型在该领域的性能明显优于其他现有方法。

    May, 2023

  • 通过建模提及之间的潜在关系来提高实体链接

    本研究提出了一种新的神经实体链接模型，将实体链接中的关系视为潜在变量，并在优化实体链接系统的同时诱导这些关系，同时取得了 AIDA-CoNLL 基准测试上最好的结果。

    Apr, 2018

  • 神经跨语言实体链接

    本文提出一种神经实体链接模型，通过多种角度训练查询和候选文档之间的细粒度相似性和不相似性，并结合卷积和张量网络，在多语言语境下实现跨语言实体链接，并证明该英文训练的系统可以通过使用多语言嵌入进行零 - shot 学习。该提议系统在英语以及跨语言测试中取得 state-of-the-art 的结果 (例如：西班牙语和汉语 TAC 的 2015 数据集)。

    Dec, 2017

  • 基于实体简介生成的 Wikidata 实体链接候选集提升

    该研究提出了一种基于实体建模的候选实体检索范式，该范式首先将 Wikidata 实体及其文本字段索引到文本搜索引擎中，再使用序列到序列模型生成目标实体的摘要，从而查询已索引的搜索引擎以检索候选实体，最后结合交叉注意力重新排序器，实现了在三个基于 Wikidata 的数据集上的最先进效果和在 TACKBP-2010 上的强劲表现的高度有效的混合方法候选实体检索和实体链接框架。

    Feb, 2022

  • 面向实体链接的概率超链接包模型

    本文提出了一种基于概率图模型的联合实体消岐方法，充分利用了文档级别实体共现和上下文信息，避免昂贵的训练过程和专业特征工程，通过节点置信传递来做近似推断，能够在实时场景中快速高效地工作，对多种基准数据集进行了准确性测试，表现与现有先进方法相当甚至更好。

    Sep, 2015

  • 命名实体链接的强启发式方法

    通过使用轻量级易扩展的启发式方法，我们考虑如何在新闻语料库中的 Quotebank 上进行个人实体消歧，其表现优于最先进的无监督和零 - shot 方法，并成为无监督和零 - shot 实体链接的强基线。

    Jul, 2022

  • 为实体检索学习密集表示

    使用双编码器模型，在相同的密集向量空间中对实体和提及进行编码，并通过近似最近邻搜索检索候选实体，从而实现实体链接。通过使用维基百科中的锚文本链接训练双编码器，该方法优于离散别名表和 BM25 基线，并且与标准 TACKBP-2010 数据集中最佳结果相当，还可以快速检索候选者，并可以很好地推广到从 Wikinews 推导出的新数据集。在建模方面，我们演示了无监督的负采矿算法在这一任务中的重要作用。

    Sep, 2019