May, 2022

基于实体链接的智能搜索算法 ISA-bEL

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TL;DR本文介绍了一个基于实体、知识图谱和链式实体的自然语言处理流程，旨在将用户意图转化为关键实体，以便在知识图谱中搜索顶层聚合概念，避免在基于意图或检索算法的流程中丢失重要信息。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 实体中心信息抽取的神经网络方法

    研究自然语言处理的 NLP 和人工智能领域对实体理解的影响，提出了基于实体概念的方法，并介绍了如何在实体链接任务中使用这种方法。通过核指代文簇难题进行了实验研究，分析了知识库实体集成到文本中的方法并从时间视角分析了实体的演变。

    Apr, 2023

  • 基于本体论和自然语言的多约束 BIM 模型查询方法

    本篇研究提出了一种基于本体的语义解析器来自动化处理自然语言查询，以查询复杂的 IFC 基础 BIM 模型，并在建筑业的实践中证明了其实用价值。

    Mar, 2023

  • 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

  • ChatEL: 与聊天机器人进行的实体链接

    ChatEL 是一个三步骤的框架，用于指示 LLMs 返回准确结果，能够提高 10 个数据集的平均 F1 性能超过 2％。

    Feb, 2024

  • 自然语言企业搜索的查询理解

    该研究介绍了一种基于自然语言的搜索引擎，它应用了深度学习的命名实体识别技术，实现了高效的客户关系管理平台，用户通过这个系统可以极大地节省时间，快速生成动态报告。

    Dec, 2020

  • SpEL：结构化实体链接的预测

    该研究介绍了使用结构化预测进行实体链接的方法，提出了一种名为 SpEL 的实体链接系统，通过细化的微调步骤、上下文敏感的预测聚合策略以及减小模型输出词汇量等新思路，在实体链接任务中取得了比现有方法更好的性能，并且在计算效率方面表现出色。

    Oct, 2023

  • 基于 Elasticsearch 的 BLINK 实现商业对话中高效实体链接

    本文提出了一种神经实体链接系统，将商业对话中产品和组织类型实体与维基百科和维基数据项目相对应，并利用 Elasticsearch 在云机器中部署，以确保推理效率并获得显着的推理速度和存储空间消耗的改进，而仍保持高准确性。

    May, 2022

  • 基于深度学习的实体链接模型综述

    综述了自 2015 年以来，神经实体链接 (EL) 系统的最新发展，目的是系统化神经实体链接系统的设计特征，并将其性能与常见基准测试中的经典方法进行比较。该文从候选生成、提及 - 上下文编码和实体排名等方面讨论了神经 EL 系统的通用架构，总结了每个方法的突出特点。

    May, 2020

  • 通过搜索引擎和大型语言模型之间的交互进行知识细化

    本文介绍了信息检索的演进以及大语言模型和搜索引擎的利弊，提出了 InteR 框架，通过交互改进知识的检索，并通过实验验证其优越性。

    May, 2023