May, 2023

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

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TL;DR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。
entity linkingnlpsocial sciencesmuseum collectiondomain-specific
发现论文，激发创造
  • 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

  • 职场领域的实体链接

    本文首次探索在职业技能与 ESCO 分类之间进行实体链接，使用高效的神经模型（双编码器和自回归模型）进行技能链接的实证研究。

    Jan, 2024

  • 100 语言的实体链接

    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。

    Nov, 2020

  • 短社交媒体文本中实体链接的强韧候选生成

    研究了 Tweet 领域中实体链接方法的挑战，提出了一种使用来自维基百科的长上下文表示的混合解决方案，经过实验评估和比较，取得了 0.93 的召回率。

    Oct, 2022

  • 端到端的神经实体链接

    本文提出了第一个神经网络端到端实体链接系统，通过学习文本中所有可能识别结果的上下文相似性得分，实现了提及检测和实体歧义消解的联合（Entity Linking）算法，方法不需要其他工程特定特征，且在足够的训练数据情况下优于市场已有系统，在测试数据集与训练集不同（如问询 / 推文和新闻文档）时，我们的模型与传统命名实体识别系统耦合可提供最好或次优的 EL 准确性。

    Aug, 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

  • 跨域神经实体链接

    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

  • 领域无关实体链接的细粒度实体类型划分

    该论文介绍了一种可以构建鲁棒实体链接模型的方法，该方法将注意力放在建立细粒度实体属性的模型上，具有更好的泛化性能，使用维基百科类别的大型库存来远程标记数据并训练实体类型模型，使用软类型预测将提及链接到最相似的候选实体上。

    Sep, 2019

  • 推文的多模态实体链接

    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

  • 现有端到端实体链接系统的公正深入评估

    本文针对实体链接系统的评估存在的问题，提出了更具意义和公正的方法，通过多个广泛使用的基准测试和两个新的基准测试，评估了多种现有的端到端实体链接器的强弱点及其可重复性。

    May, 2023