May, 2020
监督实体链接预训练策略的经验评估
Empirical Evaluation of Pretraining Strategies for Supervised Entity
Linking
TL;DR结合Transformer架构和维基百科链接的大规模预训练，我们提出了一个实体链接模型，在CoNLL和TAC-KBP两个常用实体链接数据集上实现了最先进的96.7%和94.9%的准确率。通过负实体候选、Transformer架构选择和数据扰动等方面进行了详细分析，最后在没有领域内训练数据的情况下，给出了更具挑战性设置方面的有希望的结果。