CDNEL 是一种跨领域神经实体链接框架，它通过学习不同领域知识库的联合表示空间来实现同时链接到通用领域知识库和特定领域知识库，其使用不同类型的数据集进行微调，从而得出不同的 CDNEL 模型变体。研究表明，使用 Zeshel 数据集中包括的四个领域进行评估时，这些变体实现了 9% 的平均精度提升。

Sep, 2022

本研究介绍了 e-ViL 和 e-SNLI-VE 为可解释的视觉语言任务建立了一个统一的评估框架。该任务旨在生成自然语言解释，并涉及四个模型和三个数据集。研究人员还提出了一种新模型，该模型结合了 UNITER 和 GPT-2，对所有数据集的现有技术水平取得了很大的突破。

May, 2021

本文探讨多模态实体链接的任务，提出了一种方法来构建一个完全注释的 Twitter 数据集，同时提出了一种同时学习文本和视觉内容的方法来构建一个实体和言及的表征，并在 Twitter 数据集上验证了该方法的有效性，并强调在可用时，利用视觉信息的重要性。

Apr, 2021

本文介绍了一项新的推理任务 - 视觉蕴含（Visual Entailment，VE），VE 与传统的文本蕴含（Textual Entailment，TE）任务不同，它的前提是由图像定义的，而不是像 TE 任务中那样由自然语言句子定义的。在 Stanford 自然语言推理语料库和 Flickr30k 的基础上，提出了一个新的数据集 SNLI-VE，并介绍了一种可解释的视觉蕴含模型（EVE）来解决 VE 问题。此外，本文还将 EVE 和其他几种最先进的基于视觉问答（VQA）的模型在 SNLI-VE 数据集上进行了评估，促进了基于语境的语言理解，并提供了关于现代 VQA 模型性能的见识。

Nov, 2018

本文介绍了一个新的推理任务 Visual Entailment（VE），并构建了一个数据集 SNLI-VE，用于评估已有的 VQA 基线和构建了一个名为 EVE 的模型来解决 VE 任务，这个模型达到了 71% 的准确率并展示了 EVE 通过跨模态注意力可解释性的效果。

Jan, 2019

近年来，多模态实体链接（MEL）备受研究界关注，由于其在众多多模态应用中的重要性。本文提出了一项名为在线视频实体链接（OVEL）的任务，旨在建立在线视频中提及的内容与知识库之间的准确和及时的连接。为了促进 OVEL 的研究工作，我们针对直播传输场景构建了一个称为 LIVE 的直播传输实体链接数据集。此外，我们提出了一个考虑到时间性、稳定性和准确性的评价指标。为了有效处理 OVEL 任务，我们利用由大型语言模型管理的内存块，从知识库中检索实体候选项，以增强 LLM 在内存管理方面的性能。实验结果证明了我们方法的有效性和效率。

Mar, 2024

提出了一种基于多重嵌入的命名实体链接方法，并在 Namesakes 数据集上评估了其性能。发现创建知识库实体所需的最少提及数量对 NEL 性能非常重要，并可通过调整知识库数据来改善表示，同时也发现多样化新闻语料库的语言模型比公共数据集更适合命名实体链接中的嵌入。

May, 2022

本文提到了一个新的 SNLI-VE corpus 数据集，用于识别视觉 - 文本蕴含，介绍了一个数据收集的过程去修正该数据集的标签错误，进一步评估了更正在的数据集 SNLI-VE-2.0，并且提供了开源的人写的自然语言解释用于训练模型，最后测试它们的表现。

Apr, 2020

本研究介绍了一个用于科学表格中实体链接的数据集 S2abEL，利用神经网络方法对在科学表格中许多基于知识库之外的提及进行实体链接，并在机器学习结果表格中的 8,429 个单元格上展示了显著优于最先进的通用表 EL 方法的表现。

Apr, 2023

该研究提出了一种新型神经模型 “NCEL”，采用图卷积网络来整合本地上下文特征和全局连贯信息，以进行集体实体链接，并引入了注意力机制来提高模型对数据噪声的鲁棒性和避免过拟合和领域偏见的影响，实验结果表明该方法是有效而高效的。

Nov, 2018