EMNLPNov, 2020

100 语言的实体链接

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TL;DR提出了一种新的多语言实体链接公式，其中语言特定的提及解析为面向语言不可知的知识库。 在改进特征表示，负面挖掘和辅助实体配对任务的先前工作的基础上，我们在这个新的环境中训练了一个双编码器，以获得单个实体检索模型，它涵盖了 100 多种语言和 2000 万个实体。该模型胜过了远远有限的跨语言链接任务的最新结果。 这个大规模的系统面临着罕见实体和低资源语言的挑战，因此我们主张增加对零点和少量射击评估的关注。 为此，我们提供了 Mewsli-9，一个新的大型多语言数据集，帮助我们了解基于频率的分析如何为我们的模型和训练增强提供关键见解。
multilingual entity linkingentity retrievallanguage-agnostic knowledge basezero-shot evaluationmewsli-9 dataset
发现论文，激发创造
  • 多语种事件链接至维基数据

    本文提出了一项多语种事件链接的任务，构建了包含 440 万触及 440 多种语言的事件数据集，其中两个变体均超过了基线模型。

    Apr, 2022

  • mLUKE: 多语言预训练语言模型中实体表示的强大力量

    此篇论文研究了如何利用来自 Wikipedia 实体的跨语言对齐信息来提高多语言预训练语言模型的效果，并探索了在下游跨语言任务中使用实体表示方法的有效性。

    Oct, 2021

  • 多语言端到端实体链接

    本文介绍了 BELA，这是第一个完全端到端的多语种实体链接模型，可以有效地在文本中检测和链接 97 种语言中的实体，并报告了其在四个实体链接数据集上的表现。

    Jun, 2023

  • 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

  • 通往语言无关的命名实体链接之路

    本文介绍了 LIEL，一种语言无关的实体链接系统，通过使用区分重排框架和许多不受领域和语言限制的特征函数，它可以在多种不同的语言中工作。在各种基准数据集上的实验表明，该系统在英语上表现出色，在训练过英语的情况下，也可以很好地工作在西班牙语上，这证明了该方法的可行性。

    Dec, 2017

  • 从统一到语言特定训练的多语言实体和关系提取

    本文提出了一种基于多语言训练的实体和关系抽取框架 (mERE)，使用两阶段多语言训练方法和多语言实体、关系抽取联合模型，通过语言通用聚合器 (LA) 和语言特定切换器 (LS) 分别缓解语言干扰并提高关系三元组的抽取效果，实验结果表明该方法优于单语言和多语言基线模型。

    Jan, 2023

  • 神经跨语言共指消解及其在实体链接中的应用

    本文提出了一种基于实体为中心的跨语言指代消解模型，利用多语言嵌入和语言无关特征进行构建，并进行了内在和外在评估。结果表明，本模型在英语训练，中文和西班牙语测试上的性能表现优异，能够在不利用任何中文或西班牙语标注数据的情况下，实现优越的实体链接精度。

    Jun, 2018

  • 多语种实体链接基于密集检索

    实体链接是将文本提及与相应实体连接的计算过程。本论文通过开发多个系统，证明了即使资源有限，也可以构建在多种语言中运作的竞争性神经网络实体链接系统，从而使实体链接更容易接近。

    May, 2024

  • 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

  • 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